range-query
给定一个无限的整数数据流，如何查询在某个范围内的元素出现的总次数？例如数据库常常需要 SELECT count(v) WHERE v >= l AND v < u。这个经典的问题称为范围查询(Range Query)。
方案 1: Array of Count-Min Sketches
有一个简单方法，既然Count-Min Sketch可以计算每个元素的频率，那么我们把指定范围内所有元素的 sketch 加起来，不就是这个范围内元素出现的总数了吗？要注意，由于每个 sketch 都是近似值，多个近似值相加，误差会被放大，所以这个方法不可行。
解决的办法就是使用多个“分辨率”不同的 Count-Min Sketch。第 1 个 sketch 每个格子存放单个元素的频率，第 2 个 sketch 每个格子存放 2 个元素的频率（做法很简答，把该元素的哈希值的最低位 bit 去掉，即右移一位，等价于除以 2，再继续后续流程），第 3 个 sketch 每个格子存放 4 个元素的频率（哈希值右移 2 位即可），以此类推，最后一个 sketch 有 2 个格子，每个格子存放一半元素的频率总数，即第 1 个格子存放最高 bit 为 0 的元素的总次数，第 2 个格子存放最高 bit 为 1 的元素的总次数。Sketch 的个数约等于log(不同元素的总数)。
插入元素时，算法伪代码如下，
def insert(x): for i in range(1, d+1): M1[i][h[i](x)] += 1 M2[i][h[i](x)/2] += 1 M3[i][h[i](x)/4] += 1 M4[i][h[i](x)/8] += 1 # ...查询范围[l, u)时，从粗粒度到细粒度，找到多个区间，能够不重不漏完整覆盖区间[l, u)，将这些 sketch 的值加起来，就是该范围内的元素总数。举个例子，给定某个范围，如下图所示，最粗粒度的那个 sketch 里找不到一个格子，就往细粒度找，最后找到第 1 个 sketch 的 2 个格子，第 2 个 sketch 的 1 个格子和第 3 个 sketch 的 1 个格子，共 4 个格子，能够不重不漏的覆盖整个范围，把 4 个红线部分的值加起来就是所求结果
