如何高效存储哈夫曼树进行数据压缩？

用于数据压缩的高效霍夫曼树存储

霍夫曼编码通过为更频繁的字符分配更短的代码来优化数据。为了存储构建的霍夫曼树，存在多种方法。

最小化树大小的方法

如果输入数据很小，则在效率和开销之间存在权衡。对于较大的数据集，请考虑以下方法：

• 不存储频率。

• 对于每个节点：

  • 如果是叶节点，输出 1 位，后跟字符/字节（N 位）。
  • 如果不是叶节点，则输出 0 位并递归编码两个子节点。

解码过程：

• 读取一点。
• 如果为 1，读取 N 位字符/字节并创建叶节点。
• 如果为 0，则递归读取左右子节点。

示例

考虑输入“AAAABCCCCCCDDEEEEE”。

• 树：

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

• 路径：

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

• 编码输出：

  • 树：001A1C01E01B1D（49位）
  • 数据：000000000000110010101010101111111101010101（43位）
  • 总计：92位（12字节）

比较

不使用霍夫曼编码：

• 20 个字符 * 8 位 = 160 位（20 字节）

使用霍夫曼编码：

• 12 字节开销

小数据的注意事项

对于较小的输入数据，存储频率的方法可能是更节省空间。计算：

• 树大小 = 10 * 字符数 - 1
• 编码大小 = Sum（每个字符的频率 * 字符路径长度）

这种方法最大限度地减少了空间浪费的可能性。

以上是如何高效存储哈夫曼树进行数据压缩？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！