찾다
백엔드 개발C++증분 인코딩을 위해 허프만 트리를 효율적으로 저장하는 방법은 무엇입니까?

How to Efficiently Store Huffman Trees for Incremental Encoding?

허프만 트리의 효율적인 저장

허프만 인코딩/디코딩을 구현할 때 허프만 트리를 효율적으로 저장하는 방법을 찾는 것이 중요합니다. 출력 파일의 크기를 최소화합니다.

두 가지 시나리오

고려해야 할 두 가지 시나리오가 있습니다.

  • 단일 트리 저장소 : 한 번에 전체 파일을 처리할 때는 트리 하나만 저장하면 됩니다.
  • 증분 트리 저장: 대용량 데이터를 청크 단위로 처리할 때는 새로운 트리를 저장해야 합니다. 각 청크마다 저장됩니다. 이 경우 공간 절약이 중요합니다.

제안된 솔루션

증분 트리 저장의 경우 비트 기반 접근 방식을 권장합니다.

  1. 리프 노드: 1비트 N비트 문자/바이트를 출력합니다.
  2. 비리프 노드: 0비트를 출력한 다음 두 하위 노드를 재귀적으로 인코딩합니다. .

디코딩

디코딩은 다음과 같이 수행됩니다.

  1. 1비트를 읽습니다. 1이면 N 비트를 읽고 자식이 없는 새 노드를 반환합니다.
  2. 0이면 왼쪽 및 오른쪽 자식 노드를 디코딩하고 값이 없는 새 노드를 반환합니다.

장점

  • 트리 크기를 미리 계산할 수 있습니다.
  • 복호화에 필수적이지 않은 주파수를 저장할 필요가 없습니다.
  • 효율적인 인코딩 및 디코딩이 가능합니다.

평가

"AAABBBBCCCDE"의 구체적인 예의 경우 이 접근 방식을 사용한 결과 출력은 다음과 같습니다.

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

매우 작은 데이터의 경우 효율적이지만 트리를 저장하는 오버헤드가 절감액보다 클 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

위 내용은 증분 인코딩을 위해 허프만 트리를 효율적으로 저장하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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