• 哈夫曼编码


    转载:http://blog.csdn.net/xgf415/article/details/52628073

    霍夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方法,霍夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。

    霍夫曼编码使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的。

    霍夫曼编码的具体步骤如下:

    1)将信源符号的概率按减小的顺序排队。

    2)把两个最小的概率相加,并继续这一步骤,始终将较高的概率分支放在右边,直到最后变成概率1。

    3)画出由概率1处到每个信源符号的路径,顺序记下沿路径的0和1,所得就是该符号的霍夫曼码字。   

    4)将每对组合的左边一个指定为0,右边一个指定为1(或相反)。

    例:现有一个由5个不同符号组成的30个符号的字符串:

    BABACAC ADADABB CBABEBE DDABEEEBB

    1首先计算出每个字符出现的次数(概率):

    2把出现次数(概率)最小的两个相加,并作为左右子树,重复此过程,直到概率值为1

    第一次:将概率最低值3和4相加,组合成7:

     

    第二次:将最低值5和7相加,组合成12:

    第三次:将8和10相加,组合成18:

    第四次:将最低值12和18相加,结束组合:

    3 将每个二叉树的左边指定为0,右边指定为1

    4 沿二叉树顶部到每个字符路径,获得每个符号的编码

    我们可以看到出现次数(概率)越多的会越在上层,编码也越短,出现频率越少的就越在下层,编码也越长。当我们编码的时候,我们是按“bit”来编码的,解码也是通过bit来完成,如果我们有这样的bitset “10111101100″ 那么其解码后就是 “ABBDE”。所以,我们需要通过这个二叉树建立我们Huffman编码和解码的字典表。

    这里需要注意的是,Huffman编码使得每一个字符的编码都与另一个字符编码的前一部分不同,不会出现像’A’:00,  ’B’:001,这样的情况,解码也不会出现冲突。

    霍夫曼编码的局限性

    利用霍夫曼编码,每个符号的编码长度只能为整数,所以如果源符号集的概率分布不是2负n次方的形式,则无法达到熵极限;输入符号数受限于可实现的码表尺寸;译码复杂;需要实现知道输入符号集的概率分布;没有错误保护功能。

  • 相关阅读:
    仿QQ信息弹出
    天高云淡 leobbs皮肤
    http://www.xywq.com/files/ganzhi11.htm
    用Silverlight打造位运算器(3)--完成
    用Silverlight打造位运算器(1)--制作简易工具条控件
    用Silverlight打造位运算器(2)--制作数字文本框控件
    Lucky Sequence[SRM403DIVI500]
    答复:“判断一个整数的二进制位中有多少个1”的提问
    Python 笔记(1)
    #define中的#、## && #@
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaolovewei/p/8039373.html
Copyright © 2020-2023  润新知