インクリメンタル エンコーディング用にハフマン ツリーを効率的に保存するにはどうすればよいですか?
ハフマン ツリーの効率的な保存
ハフマン エンコード/デコードを実装する場合、ハフマン ツリーを効率的に保存する方法を見つけることが重要です。出力ファイルのサイズを最小限に抑えます。
2 つのシナリオ
考慮すべきシナリオは 2 つあります。
- 単一ツリー ストレージ: ファイル全体が一度に処理される場合、保存する必要があるツリーは 1 つだけです。
- 増分ツリー ストレージ: 大きなデータをチャンクで処理する場合、新しいツリーを保存する必要があります。チャンクごとに保存されます。この場合、スペースを節約することが重要です。
提案されたソリューション
増分ツリー ストレージの場合は、ビットベースのアプローチが推奨されます。
- リーフ ノード: 1 ビット N ビット文字/バイトを出力します。
- 非リーフ ノード: 0 ビットを出力し、両方の子ノードを再帰的にエンコードします.
デコード
デコードは次のように行われます:
- 1 ビットを読み取ります。 1 の場合、N ビットを読み取り、子のない新しいノードを返します。
- 0 の場合、左右の子ノードをデコードし、値のない新しいノードを返します。
利点
- ツリーのサイズを事前に計算できます。
- デコードには必須ではない周波数を保存する必要がなくなります。
- これにより、効率的なエンコードとデコードが可能になります。
評価
「AAABBBCCCDE」の具体的な例では、このアプローチを使用した結果の出力は次のようになります。
001A1B001B1C1D01E = 59 bits (Tree) 000110010111 = 18 bits (Data) Total: 77 bits = 10 bytes
効率的ではありますが、非常に小さいデータの場合、ツリーを保存するオーバーヘッドが節約を上回る可能性があることに注意することが重要です。
以上がインクリメンタル エンコーディング用にハフマン ツリーを効率的に保存するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

C学習者と開発者は、Stackoverflow、RedditのR/CPPコミュニティ、CourseraおよびEDXコース、Github、Professional Consulting Services、およびCPPCONのオープンソースプロジェクトからリソースとサポートを得ることができます。 1. StackOverFlowは、技術的な質問への回答を提供します。 2。RedditのR/CPPコミュニティが最新ニュースを共有しています。 3。CourseraとEDXは、正式なCコースを提供します。 4. LLVMなどのGitHubでのオープンソースプロジェクトやスキルの向上。 5。JetBrainやPerforceなどの専門的なコンサルティングサービスは、技術サポートを提供します。 6。CPPCONとその他の会議はキャリアを助けます

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

Cでの静的分析の適用には、主にメモリ管理の問題の発見、コードロジックエラーの確認、およびコードセキュリティの改善が含まれます。 1)静的分析では、メモリリーク、ダブルリリース、非初期化ポインターなどの問題を特定できます。 2)未使用の変数、死んだコード、論理的矛盾を検出できます。 3)カバー性などの静的分析ツールは、バッファーオーバーフロー、整数のオーバーフロー、安全でないAPI呼び出しを検出して、コードセキュリティを改善します。

Cは、現代のプログラミングにおいて依然として重要な関連性を持っています。 1)高性能および直接的なハードウェア操作機能により、ゲーム開発、組み込みシステム、高性能コンピューティングの分野で最初の選択肢になります。 2)豊富なプログラミングパラダイムとスマートポインターやテンプレートプログラミングなどの最新の機能は、その柔軟性と効率を向上させます。学習曲線は急ですが、その強力な機能により、今日のプログラミングエコシステムでは依然として重要です。

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Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。
