Heim > Backend-Entwicklung > C++ > Hauptteil

Wie können Huffman-Bäume für die Datenkomprimierung effizient gespeichert werden?

Mary-Kate Olsen
Freigeben: 2024-11-04 10:22:01
Original
358 Leute haben es durchsucht

How to Efficiently Store Huffman Trees for Data Compression?

Effiziente Huffman-Baumspeicherung zur Datenkomprimierung

Die Huffman-Kodierung optimiert Daten durch die Zuweisung kürzerer Codes zu häufigeren Zeichen. Um den konstruierten Huffman-Baum zu speichern, gibt es verschiedene Ansätze.

Methode zur Minimierung der Baumgröße

Wenn die Eingabedaten klein sind, besteht ein Kompromiss zwischen Effizienz und Overhead . Ziehen Sie für größere Datensätze die folgende Methode in Betracht:

  • Häufigkeiten nicht speichern.
  • Für jeden Knoten:

    • Wenn es sich um einen Blattknoten handelt , 1 Bit ausgeben, gefolgt vom Zeichen/Byte (N Bits).
    • Wenn es sich nicht um einen Blattknoten handelt, 0 Bit ausgeben und beide untergeordneten Knoten rekursiv codieren.

Dekodierungsverfahren:

  • Ein wenig lesen.
  • Wenn 1, lesen Sie das N-Bit-Zeichen/Byte und erstellen Sie einen Blattknoten.
  • Wenn 0, lesen Sie die linken und rechten untergeordneten Knoten rekursiv.

Beispiel

Bedenken Sie die Eingabe „AAAABCCCCCCDDEEEEE.“

  • Baum:

                20
        ----------
        |        8
        |     -------
        12     |     3
    -----   |   -----
    A   C   E   B   D
    6   6   5   1   2
    Nach dem Login kopieren
  • Pfade:

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

    • Baum: 001A1C01E01B1D (49 Bits)
    • Daten: 000000000000110010101010101111111101010101 (43 Bits)
    • Gesamt: 92 Bits (12 Bytes)

Vergleich

Ohne Huffman-Kodierung:

  • 20 Zeichen * 8 Bit = 160 Bit (20 Bytes)

Mit Huffman-Kodierung:

  • 12 Byte Overhead

Überlegungen für kleine Datenmengen

Für kleinere Eingabedaten könnte ein Ansatz, der die Häufigkeiten speichert, sinnvoll sein platzsparender. Berechnen Sie:

  • Baumgröße = 10 * Anzahl der Zeichen – 1
  • Kodierte Größe = Summe (Häufigkeit jedes Zeichens * Länge des Pfads zum Zeichen)

Dieser Ansatz minimiert die Wahrscheinlichkeit einer Platzverschwendung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Huffman-Bäume für die Datenkomprimierung effizient gespeichert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Neueste Artikel des Autors
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage
Über uns Haftungsausschluss Sitemap
Chinesische PHP-Website:Online-PHP-Schulung für das Gemeinwohl,Helfen Sie PHP-Lernenden, sich schnell weiterzuentwickeln!