如何高效存储霍夫曼树进行增量编码？

哈夫曼树的高效存储

在实现哈夫曼编码/解码时，找到一种有效的方法来存储哈夫曼树是至关重要的最小化输出文件的大小。

两种情况

有两种情况需要考虑：

• 单树存储：一次性处理整个文件时，只需要存储一棵树。
• 增量树存储：分块处理大数据时，需要存储一棵新树为每个块存储。在这种情况下，节省空间很重要。

建议的解决方案

对于增量树存储，建议使用基于位的方法：

1. 叶子节点：输出1位N位字符/字节。
2. 非叶子节点：输出0位，然后递归地编码两个子节点.

解码

解码如下：

1. 读取1位。如果为 1，则读取 N 位并返回没有子节点的新节点。
2. 如果为 0，则解码左右子节点并返回没有值的新节点。

优点

• 可以提前计算树的大小。
• 它消除了存储频率的需要，这对于解码来说不是必需的。
• 它允许高效的编码和解码。

评估

对于“AAABBBCCCDE”的具体示例，使用此方法的结果输出将是：

001A1B001B1C1D01E = 59 bits (Tree)
000110010111 = 18 bits (Data)
Total: 77 bits = 10 bytes

虽然高效，但值得注意的是，对于非常小的数据，存储树的开销可能超过任何节省的费用。

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