如何針對分塊編碼最佳化霍夫曼樹儲存？

高效的哈夫曼樹存儲

在實現哈夫曼編碼和解碼時，高效存儲構建的哈夫曼樹至關重要，尤其是在對大檔案進行編碼時

挑戰：

在一次讀取整個檔案的情況下，樹儲存不太重要，但對於分塊編碼來說，樹是隨著每個區塊的輸出，空間最佳化變得至關重要。

建議的解決方案：

使用位元方法對樹進行編碼：

• 葉節點：1 位元N 位元字元/位元組.
• 非葉節點：0 位元 編碼的左子節點 編碼的右子節點。

此方法有效地將樹打包為

計算：

在寫入之前確定樹的大小：

• Tree-size = 10 * NUMBER_OF_CHARACTERS - 1
• 編碼大小= Sum(頻率* 字元路徑長度)

編碼：

• 編碼：使用建議的位元編碼策略（請參閱偽代碼）。
• 解碼：讀取位元以確定葉/非葉節點；如果是葉子，則讀取值；如果是非葉，則遞歸解碼子節點。

範例：

對於輸入字串“AAAAABCCCCCCDDEEEEE”，樹可以表示為：

      20
  ----------
  |        8
  |     -------
 12     |     3
-----   |   -----
A   C   E   B   D
6   6   5   1   2

產生的位元編碼為：

001A1C01E01B1D 0000000000001100101010101011111111010101010

此表示有效地儲存樹和編碼數據，與原始字串相比，輸出更小。

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