高效统计二进制流中滑动窗口的1数量 - 空间复杂度O(log2N)，时间复杂度O(logN)

这个算法的基本思想是维护一个长度为N的窗口，每当新的二进制位进入窗口时，更新窗口中1的数量。具体来说，我们维护一个长度为N的二进制数'bit'，表示窗口中最后N位的二进制数。同时，我们维护一个长度为N的数组'count'，其中'count[i]'表示窗口中最后i位中1的数量。

每当新的二进制位进入窗口时，我们可以将原来的'bit'左移一位，然后将新的二进制位加入最后一位。同时，我们可以根据新的二进制位的值来更新'count'数组中的每个元素。具体来说，如果新的二进制位是0，那么'count[i]'不变；如果新的二进制位是1，那么'count[i]'就等于'count[i-1]' + 1。这是因为新的二进制位可能会导致最后i位中的1的数量发生变化，而这个变化只和最后i-1位中1的数量有关。

最后，我们可以通过查找'count'数组中的第k个元素来得到最后k个位中1的数量。这个查找可以通过二分法来实现，时间复杂度为O(logN)。

总的空间复杂度为O(log2N)，因为我们需要维护一个长度为N的二进制数和一个长度为N的数组。总的时间复杂度为O(logN)，因为每次更新和查询都是O(logN)的。