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Comment pouvons-nous stocker efficacement un arbre de Huffman pour la compression des données ?

Barbara Streisand
Barbara Streisandoriginal
2024-11-02 07:08:02562parcourir

How Can We Efficiently Store a Huffman Tree for Data Compression?

Stockage efficace d'un arbre de Huffman pour la compression des données

En ce qui concerne le codage de Huffman, le stockage de l'arbre de Huffman construit pour un décodage efficace est une considération clé. Cet article examine les techniques de compression de la représentation arborescente pour une sortie compacte. Vous trouverez ci-dessous une analyse détaillée d'une solution proposée :

Approche proposée

Au lieu de stocker les fréquences réelles, la méthode se concentre sur l'encodage de la structure de l'arbre :

  • Pour les nœuds feuilles : Générez un 1 bit suivi de la valeur du caractère N bits.
  • Pour les nœuds non-feuille : Générez un 0 bit, puis encoder les deux nœuds enfants de manière récursive.

Processus de décodage :

  • Lire un peu :

    • 1 : Lire le caractère N bits et créez un nouveau nœud feuille.
    • 0 : décodez de manière récursive les nœuds enfants gauche et droit et créez un nouveau nœud non-feuille.

Analyse :

Calcul de la taille de sortie :

  • Taille de l'arbre = 10 * Nombre de caractères - 1 (feuilles et non-feuilles)
  • Taille codée = Somme (Fréquence * Longueur du chemin pour chaque caractère)

Avantages :

  • Le codage par bits permet un calcul précis de la taille de sortie avant l'écriture.
  • La structure arborescente est conservée sans information de fréquence, qui est redondante pour le décodage.

Exemple :

Considérez le texte saisi : AAAAAABCCCCCCDDEEEEE

  • Arbre :

      20

    ----------
    | 8
    | -------

    12 3

    A C E B D

  • 6 5 1 2
  • Chemins :

    • A : 00
    • B : 110
    • C : 01
    • D : 111
    • E : 10
  • Calcul :

    • Taille de l'arbre = 59 bits = 8 octets
    • Taille codée = 43 bits = 6 octets
  • Sortie : 7 octets (données codées en arbre), contre 20 octets pour le stockage des caractères originaux.

Conclusion

Cette approche fournit une représentation efficace et compacte des arbres de Huffman pour les applications de compression de données . En codant directement l’arborescence, il permet de gagner de la place tout en préservant les informations nécessaires au décodage. La méthode permet d'estimer à l'avance la taille de sortie et peut compléter les scénarios de compression de données entières et fragmentées.

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