如何有效率地儲存霍夫曼樹以進行分塊文件處理？

高效的霍夫曼樹存儲

設計霍夫曼編碼或解碼工具時，一個至關重要的方面是找到一種有效的方法來在輸出檔案中儲存構造的霍夫曼樹。在處理增量文件處理時，這種效率變得特別重要。

兩種實作方法

有兩種常見的實作方法：

1. 整個文件處理： 分析整個文件，為整個文件建立一個頻率表。霍夫曼樹在輸出中建構並儲存一次。由於檔案大小減小的效果有限，此方法對於小檔案效率較低。
2. 分塊檔案處理： 資料以固定大小的區塊進行處理。每個區塊都會進行頻率分析、樹建構和編碼。這種方法要求在每個區塊之前儲存霍夫曼樹以便正確解碼。在這種情況下，效率對於最大限度地減少開銷至關重要。

高效的樹儲存方法

為了解決第二種方法對效率的需求，一種以緊湊形式儲存樹的方法建議：

編碼：

• 如果一個節點是葉子（沒有子節點），則將其編碼為1 位元N 位元字元/位元組。
• 如果不是葉子（有子節點），則將其編碼為 0 位元。遞歸地對左右子節點進行編碼。

解碼：

• 讀一點。
• 如果為 1，則讀取 N位元並傳回具有指定值的葉子節點。
• 如果為 0，則遞歸解碼左右子節點並傳回無值的新節點。

示例

考慮示例序列“AAAAAABCCCCCCDDEEEEE”：

• 頻率：

  • A：6
  • B：1
  • C：6
  • D：2
  • E：5
• E：5
• 樹大小： 49 位元

編碼資料大小： 43 位元

總輸出：92 位元（12 位元組）這種樹儲存方法有效地表示輸出檔中的霍夫曼樹，與儲存實際頻率相比，減少了開銷。

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