데이터 압축을 위해 허프만 트리를 효율적으로 저장하는 방법은 무엇입니까?

데이터 압축을 위한 효율적인 허프만 트리 저장

허프만 인코딩은 더 자주 사용되는 문자에 더 짧은 코드를 할당하여 데이터를 최적화합니다. 구축된 허프만 트리를 저장하기 위해서는 다양한 접근 방식이 존재한다.

트리 크기 최소화 방법

입력 데이터가 작을 경우 효율성과 오버헤드 간에 트레이드오프가 존재한다. . 더 큰 데이터세트의 경우 다음 방법을 고려하세요.

• 빈도를 저장하지 마세요.

• 각 노드에 대해:

  • 리프 노드인 경우 , 1비트 뒤에 문자/바이트(N비트)를 출력합니다.
  • 리프 노드가 아닌 경우 0을 출력합니다. 두 하위 노드를 모두 비트화하고 재귀적으로 인코딩합니다.

디코딩 절차:

• 조금 읽어 보세요.
• 1인 경우 N비트 문자/바이트를 읽고 리프를 생성합니다. node.
• 0인 경우 왼쪽 및 오른쪽 하위 노드를 재귀적으로 읽습니다.

예

입력을 고려합니다. "AAAABCCCCCCDDEEEEE."

• 트리:

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

• 경로:

  • A: 00
  • 베: 110
  • C: 01
  • D: 111
  • E: 10

• 인코딩된 출력:

  • 나무: 001A1C01E01B1D(49비트)
  • 데이터: 00000000000011001010101010111111101010101(43비트)
  • 총계: 92비트(12 바이트)

비교

Huffman 인코딩 제외:

• 20자 * 8비트 = 160 비트(20 bytes)

Huffman 인코딩 사용:

• 12바이트 오버헤드

소규모 데이터에 대한 고려 사항

입력 데이터가 작을 경우 주파수를 저장하는 접근 방식이 공간 효율적일 수 있습니다. 계산:

• 트리 크기 = 10 * 문자 수 - 1
• 인코딩된 크기 = 합계(각 문자의 빈도 * 문자 경로 길이)

이러한 접근 방식은 공간 낭비 가능성을 최소화합니다.

위 내용은 데이터 압축을 위해 허프만 트리를 효율적으로 저장하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!