我們如何有效地儲存霍夫曼樹以進行資料壓縮？

高效儲存霍夫曼樹以進行資料壓縮

當涉及到霍夫曼編碼時，儲存構造的霍夫曼樹以進行高效解碼是一個關鍵考慮因素。本文深入研究了壓縮樹表示以實現緊湊輸出的技術。以下是建議解決方案的詳細分析：

建議方法

該方法不是儲存實際頻率，而是專注於對樹的結構進行編碼：

• 對於葉節點： 輸出1 位，後面跟著N 位字元值。
• 對於非葉節點： 輸出 0 位，然後遞歸地對兩個子節點進行編碼。

解碼過程：

• 讀取一點：

  • 1：讀取N位元字元並建立新的葉子節點。
  • 0：遞歸解碼左右子節點並建立新的非葉子節點。

分析：

計算輸出大小：

• 樹大小= 100 * 樹大小= 100 * 1（葉子和非葉子）
• 編碼大小= 總和（頻率* 每個字元的路徑長度）

好處：

• 位元編碼可以在寫入之前精確計算輸出大小。
• 保留樹結構，但沒有頻率訊息，這對於解碼來說是多餘的。

範例：

考慮輸入文字：AAAAAABCCCCCCDDEEEEE

• 樹：

    20

  
  樹：
  

  12	3

  ----- -----

  | 8

  | -------
• A C E B D

• 6 5 1 2
  路徑：
  • 答：00
  • B：110
  • C：01
  D：111
• E：10
  • 計算：
  樹大小= 59 位元= 8 位元組
• 位元大小= 433 位元大小= 433 6 位元組

輸出：7 個位元組（樹編碼資料），相較之下，儲存原始字元需要20 個位元組。

結論這種方法為資料壓縮應用程式提供了有效且緊湊的霍夫曼樹表示。透過直接對樹結構進行編碼，可以節省空間，同時保留解碼所需的資訊。此方法可以提前估計輸出大小，並且可以補充整個檔案和分塊資料壓縮場景。

以上是我們如何有效地儲存霍夫曼樹以進行資料壓縮？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！