如何针对分块编码优化霍夫曼树存储？
- DDD原创
- 2024-11-01 11:41:02570浏览
高效的哈夫曼树存储
在实现哈夫曼编码和解码时，高效存储构建的哈夫曼树至关重要，尤其是在对大文件进行编码时
挑战：
在一次读取整个文件的情况下，树存储不太重要，但对于分块编码来说，树是随着每个块的输出，空间优化变得至关重要。
建议的解决方案：
使用按位方法对树进行编码：
- 叶节点：1 位 N 位字符/字节。
- 非叶节点：0 位 编码的左子节点 编码的右子节点。
此方法有效地将树打包为
计算：
在写入之前确定树的大小：
- Tree-size = 10 * NUMBER_OF_CHARACTERS - 1
- 编码大小 = Sum(频率 * 字符路径长度)
编码和解码：
- 编码：使用建议的按位编码策略（参见伪代码）。
- 解码：读取位以确定叶/非叶节点；如果是叶子，则读取值；如果是非叶，则递归解码子节点。
示例：
对于输入字符串“AAAAABCCCCCCDDEEEEE”，树可以表示为：
20 ---------- | 8 | ------- 12 | 3 ----- | ----- A C E B D 6 6 5 1 2
生成的按位编码为：
001A1C01E01B1D 0000000000001100101010101011111111010101010
此表示有效地存储树和编码数据，与原始字符串相比，输出更小。
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