Wie speichert man Huffman-Bäume effizient für die inkrementelle Codierung?

Effiziente Speicherung von Huffman-Bäumen

Bei der Implementierung der Huffman-Kodierung/-Dekodierung ist es entscheidend, eine effiziente Möglichkeit zur Speicherung des Huffman-Baums zu finden Minimieren Sie die Größe der Ausgabedatei.

Zwei Szenarien

Es sind zwei Szenarien zu berücksichtigen:

• Einzelbaumspeicher :Wenn die gesamte Datei auf einmal verarbeitet wird, muss nur ein Baum gespeichert werden.
• Inkrementelle Baumspeicherung:Bei der Verarbeitung großer Datenmengen in Blöcken muss ein neuer Baum gespeichert werden für jeden Block gespeichert. In diesem Fall ist es wichtig, Platz zu sparen.

Vorgeschlagene Lösung

Für die inkrementelle Baumspeicherung wird ein bitbasierter Ansatz empfohlen:

1. Blattknoten: 1 Bit N-Bit-Zeichen/Byte ausgeben.
2. Nicht-Blattknoten: 0 Bit ausgeben, dann beide untergeordneten Knoten rekursiv codieren .

Dekodierung

Die Dekodierung erfolgt wie folgt:

1. 1 Bit lesen. Wenn 1, N Bits lesen und einen neuen Knoten ohne untergeordnete Knoten zurückgeben.
2. Wenn 0, linke und rechte untergeordnete Knoten dekodieren und einen neuen Knoten ohne Wert zurückgeben.

Vorteile

• Die Baumgröße kann im Voraus berechnet werden.
• Es entfällt die Notwendigkeit, Frequenzen zu speichern, die für die Dekodierung nicht unbedingt erforderlich sind.
• Es ermöglicht eine effiziente Kodierung und Dekodierung.

Auswertung

Für ein konkretes Beispiel von „AAABBBBCCCDE“ wäre die resultierende Ausgabe bei Verwendung dieses Ansatzes:

001A1B001B1C1D01E = 59 bits (Tree)
000110010111 = 18 bits (Data)
Total: 77 bits = 10 bytes

Obwohl effizient, ist es wichtig zu beachten, dass bei sehr kleinen Datenmengen der Aufwand für die Speicherung des Baums die Einsparungen überwiegen kann.

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