数据流的频繁项挖掘，用起来最头疼的就是资源吃紧还不能多次遍历数据。你要是也被这个问题困扰过，可以看看这篇文章提出的算法，挺轻巧的一个思路，专门用来近似频繁项挖掘的问题，关键是速度快，内存占用还少。
空间复杂度只有 O(ε⁻¹)，意思就是内存用得省。每来一个数据项，平均时间也就 O(1)，适合那种高频高速的数据流。像网络日志、传感器数据这些场景，挺适合直接上。
整个算法核心就仨步骤：初始化、更新、查询。初始化时搞个紧凑的数据结构，比如滑动窗口；一边读数据一边更新；想查哪个项的频率就查，挺快的。误差也可控，你可以通过调整 ε，来平衡准确性和性能。
对了，它实验过多数据集，表现还不错，在大规模数据下也跑得挺稳。而且不光能查频率，结合滑动窗口或者用来做实时异常检测也有搞头。如果你正在搞这块内容，不妨试试。
如果你对频繁项的其他算法也感兴趣，下面这些资源也可以顺便看看：
嗯，，如果你最近在做数据流相关的功能，比如实时监控、动态推荐啥的，这套算法还挺值得一试的。记得根据你实际场景，调调 ε 的值，能省不少资源。