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Comment stocker efficacement les arbres de Huffman pour le traitement de fichiers fragmentés ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-11-03 06:55:30561parcourir

How to Efficiently Store Huffman Trees for Chunked File Processing?

Stockage efficace de l'arbre de Huffman

Lors de la conception d'un outil d'encodage ou de décodage de Huffman, un aspect crucial consiste à trouver une méthode efficace pour stocker l'arbre de Huffman construit dans le fichier de sortie. Cette efficacité devient particulièrement importante lorsqu'il s'agit de traitement de fichiers incrémentiel.

Deux approches de mise en œuvre

Deux approches de mise en œuvre courantes existent :

  1. Traitement de fichiers entiers : L'ensemble du fichier est analysé, créant un tableau de fréquence unique pour l'ensemble du document. L'arbre de Huffman est construit et stocké une fois dans la sortie. Cette méthode est moins efficace pour les petits fichiers en raison des gains limités en termes de réduction de la taille des fichiers.
  2. Traitement des fichiers en morceaux : Les données sont traitées en morceaux d'une taille fixe. L'analyse de fréquence, la construction d'arborescence et le codage ont lieu pour chaque morceau. Cette approche nécessite que l'arbre de Huffman soit stocké avant chaque morceau pour un décodage correct. L'efficacité est cruciale dans ce cas pour minimiser les frais généraux.

Méthode efficace de stockage de l'arbre

Pour répondre au besoin d'efficacité dans la deuxième approche, une méthode qui stocke l'arbre sous une forme compacte est proposé :

Encodage :

  • Si un nœud est une feuille (non enfants), codez-le sous forme de caractère/octet N bits de 1 bit.
  • S'il ne s'agit pas d'une feuille (a des enfants), codez-le sous forme de 0 bit. Encodez récursivement les nœuds enfants gauche et droit.

Décodage :

  • Lisez un peu.
  • Si 1, lisez N bits et renvoie un nœud feuille avec la valeur spécifiée.
  • Si 0, décode récursivement les enfants gauche et droit nœuds et renvoie un nouveau nœud sans valeur.

Exemple

Considérez l'exemple de séquence "AAAAAABCCCCCDDEEEEE":

  • Fréquences :

    • A : 6
    • B : 1
    • C : 6
    • D : 2
    • E : 5
  • Taille de l'arbre : 49 bits
  • Taille des données codées : 43 bits
  • Sortie totale : 92 bits (12 octets)

Cette méthode de stockage d'arborescence représente efficacement l'arbre de Huffman dans le fichier de sortie, réduisant ainsi la surcharge par rapport au stockage des fréquences réelles.

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