데이터 압축을 위해 허프만 트리를 어떻게 효율적으로 저장할 수 있습니까?

데이터 압축을 위한 효율적 허프만 트리 저장

허프만 코딩의 경우 효율적인 디코딩을 위해 구성된 허프만 트리를 저장하는 것이 핵심 고려 사항입니다. 이 기사에서는 압축된 출력을 위해 트리 표현을 압축하는 기술을 살펴봅니다. 다음은 제안된 솔루션에 대한 자세한 분석입니다.

제안된 접근 방식

실제 주파수를 저장하는 대신 이 방법은 트리 구조를 인코딩하는 데 중점을 둡니다.

• 리프 노드의 경우: 1비트 다음에 N비트 문자를 출력합니다. value.
• 비리프 노드의 경우: 0비트를 출력한 다음 두 하위 노드를 모두 재귀적으로 인코딩합니다.

디코딩 프로세스:

• 읽어보세요 bit:

  • 1: N 비트 문자를 읽고 새 리프 노드를 생성합니다.
  • 0: 왼쪽 및 오른쪽 하위 노드를 재귀적으로 디코딩하고 리프가 아닌 새 노드를 생성합니다. node.

분석:

출력 크기 계산:

• 트리 크기 = 10 * 숫자 문자 - 1(나뭇잎과 비 잎)
• 인코딩된 크기 = 합계(빈도 * 각 문자의 경로 길이)

이점:

• 비트 단위 인코딩을 사용하면 쓰기 전에 정확한 출력 크기 계산이 가능합니다.
• 트리 구조 디코딩에 중복되는 주파수 정보 없이 보존됩니다.

예:

입력 텍스트를 고려하세요. AAAAAABCCCCCCDDEEEEE

• 나무:

    20

  ----------
  | 8
  | -------

  12	3

  A C E B D

• 6 5 1 2

• 경로:

  • 답: 00
  • B: 110
  • C: 01
  • D: 111
  • E: 10

• 계산:

  • 트리 크기 = 59비트 = 8바이트
  • 인코딩된 크기 = 43비트 = 6바이트
• 출력: 7바이트(트리 인코딩 데이터), 원본 문자를 저장하는 경우 20바이트입니다.

결론

이 접근 방식은 데이터 압축 애플리케이션을 위한 허프만 트리. 트리 구조를 직접 인코딩함으로써 디코딩에 필요한 정보를 보존하면서 공간을 절약합니다. 이 방법을 사용하면 출력 크기를 미리 예측할 수 있으며 전체 파일 및 청크 데이터 압축 시나리오를 모두 보완할 수 있습니다.

위 내용은 데이터 압축을 위해 허프만 트리를 어떻게 효율적으로 저장할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!