データ圧縮のためにハフマン ツリーを効率的に保存するにはどうすればよいでしょうか?

データ圧縮のためのハフマン ツリーの効率的な保存

ハフマン コーディングに関しては、効率的なデコードのために構築されたハフマン ツリーを保存することが重要な考慮事項です。この記事では、コンパクトな出力のためにツリー表現を圧縮する手法について詳しく説明します。以下は提案された解決策の詳細な分析です:

提案されたアプローチ

実際の周波数を保存する代わりに、この方法はツリーの構造をエンコードすることに焦点を当てています:

• リーフ ノードの場合: 1 ビットを出力し、その後 N ビットの文字値が続きます。
• 非リーフ ノードの場合: 0 ビットを出力し、その後両方の子ノードを再帰的にエンコードします。

デコード プロセス:

• ビットの読み取り:

  • 1: N ビット文字の読み取り
  • 0: 左右の子ノードを再帰的にデコードし、新しい非リーフ ノードを作成します。

分析:

出力サイズの計算:

• ツリー サイズ = 10 * 文字数 - 1 (葉と葉以外)
• エンコードされたサイズ = 合計(頻度 * 各文字のパス長)

利点:

• ビット単位のエンコーディングにより、書き込み前に正確な出力サイズを計算できます。
• ツリー構造は周波数情報なしで保存され、デコードには冗長です。

例:

入力テキストを考えてみましょう: AAAAABCCCCCCDDEEEEE

• ツリー:

    20

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

  12	3

  A C E B D

• 6 5 1 2

• パス:

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

• 計算:

  • ツリー サイズ = 59 ビット = 8 バイト
  • エンコード サイズ = 43 ビット = 6 バイト
• 出力: 元の文字を保存するための 20 バイトと比較して、7 バイト (ツリー エンコードされたデータ)。

結論

このアプローチは、データ圧縮アプリケーション用のハフマン ツリーの効率的かつコンパクトな表現を提供します。 。ツリー構造を直接エンコードすることで、デコードに必要な情報を維持しながらスペースを節約します。この方法により、出力サイズを事前に見積もることができ、ファイル全体とチャンク データの両方の圧縮シナリオを補完できます。

以上がデータ圧縮のためにハフマン ツリーを効率的に保存するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。