청크 인코딩을 위해 허프만 트리 스토리지를 어떻게 최적화할 수 있습니까?

효율적인 허프만 트리 저장

허프만 인코딩 및 디코딩을 구현할 때 구성된 허프만 트리를 효율적으로 저장하는 것이 중요합니다. 특히 대용량 파일을 인코딩할 때 청크.

과제:

전체 파일을 한 번에 읽는 경우 트리 저장은 문제가 되지 않지만, 청크 인코딩의 경우 트리가 각 청크로 출력하면 공간 최적화가 필수적입니다.

제안된 솔루션:

비트별 접근 방식을 사용하여 트리를 인코딩합니다.

• 리프 노드: 1비트 N비트 문자/바이트.
• 비리프 노드: 0비트 인코딩된 왼쪽 자식 인코딩된 오른쪽 자식.

이 방법은 트리를 효율적으로 압축합니다. 가능한 최소 공간.

계산:

쓰기 전에 트리 크기 결정:

• 트리 크기 = 10 * NUMBER_OF_CHARACTERS - 1
• 인코딩 크기 = 합계(빈도 * 문자 경로 길이)

인코딩 및 디코딩:

• 인코딩: 제안된 비트별 인코딩 전략을 사용합니다(의사 코드 참조).
• 디코딩: 비트를 읽어 리프/비리프 노드를 결정합니다. 리프인 경우 값을 읽습니다. 리프가 아닌 경우 하위 항목을 재귀적으로 디코딩합니다.

예:

입력 문자열 "AAAAABCCCCCCDDEEEEE"의 경우 트리는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

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

결과적인 비트별 인코딩은 다음과 같습니다.

001A1C01E01B1D 0000000000001100101010101011111111010101010

이 표현은 트리와 인코딩된 데이터를 모두 효율적으로 저장하므로 원본 문자열에 비해 출력이 작아집니다.

위 내용은 청크 인코딩을 위해 허프만 트리 스토리지를 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!