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Comment stocker efficacement les arbres de Huffman pour le codage incrémental ?

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2024-11-01 09:06:30928parcourir

How to Efficiently Store Huffman Trees for Incremental Encoding?

Stockage efficace des arbres de Huffman

Lors de la mise en œuvre du codage/décodage de Huffman, il est crucial de trouver un moyen efficace de stocker l'arbre de Huffman pour minimiser la taille du fichier de sortie.

Deux Scénarios

Il existe deux scénarios à considérer :

  • Stockage d'une seule arborescence : Lorsque l'intégralité du fichier est traitée en même temps, une seule arborescence doit être stocké.
  • Stockage incrémentiel d'arbre : Lors du traitement de données volumineuses en morceaux, un nouvel arbre doit être stocké pour chaque morceau. Dans ce cas, économiser de l'espace est important.

Solution proposée

Pour le stockage incrémentiel de l'arborescence, une approche basée sur les bits est recommandée :

  1. Nœuds feuilles : Sortie 1 bit N-bit caractère/octet.
  2. Nœuds non-feuille : Sortie 0 bit, puis encoder les deux nœuds enfants de manière récursive.

Décodage

Le décodage se fait comme suit :

  1. Lire 1 bit. Si 1, lisez N bits et renvoyez un nouveau nœud sans enfant.
  2. Si 0, décodez les nœuds enfants gauche et droit et renvoyez un nouveau nœud sans valeur.

Avantages

  • La taille de l'arbre peut être calculée à l'avance.
  • Il supprime le besoin de stocker des fréquences, qui ne sont pas indispensables au décodage.
  • Il permet un encodage et un décodage efficaces.

Évaluation

Pour un exemple concret de « AAABBBCCCDE », le résultat obtenu en utilisant cette approche serait :

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

Bien qu'efficace, il est important de noter que pour les très petites données, les frais liés au stockage de l'arborescence peuvent dépasser les économies réalisées.

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