哈夫曼编码算法的原理如下: 1. 统计字符出现的频率,将频率作为权值构建一颗哈夫曼树。 2. 对于哈夫曼树中的每个叶子节点,将其对应的字符编码为一串二进制码,编码的方式为从根节点出发,向左走为0,向右走为1,直到到达叶子节点。 3. 将编码后的数据存储起来,以便后续解码。 4. 解码时,从编码后的数据中读取一串...
是Huffman 于 1952 年提出一种编码方法。 是一种无损编码方式,是可变字长编码 (VLC) 的一种。 编码策略基于信源的概率统计模型:出现概率大的信源符号编长码,出现概率小的信源符号编短码,从而使平均码长最短。 编码属于“无前缀编码”,即:任一字符的编码都不是另一个字符编码的前缀。 可借助“最优二叉树(Huff...
C的一个前缀码编码方案对应一颗二叉树T。字符c在树T中的深度记为dT(c),同时也是c的前缀码长,该编码方案平均码长定义为: 公式3-1 使用平均码长达到最小的前缀码编码方案称为C的最优前缀码。 2、哈夫曼编码 哈夫曼编码就是一种提出构造最优前缀码的贪婪算法。哈夫曼算法以自底向上的方式构造表示最优前缀码的...
哈夫曼提出构造最优前缀码的贪心算法,由此产生的编码方案称为哈夫曼编码。 哈夫曼算法以自底向上的方式构造表示最优前缀码的二叉树T。 算法以|C|个叶结点开始,执行|C|-1次的“合并”运算后产生最终所要求的树T。 以f为键值的优先队列Q用在贪心选择时有效地确定算法当前要合并的2棵具有最小频率的树。一旦2棵具...
1. 哈夫曼编码是一种可变字长编码 如果一组编码中任一编码都不是其他任何一个编码的前缀,我们称这组编码为前缀编码。哈夫曼树可用于构造最短的不等长编码方案。 2. 算法流程 规定哈夫曼编码树的作分支代表 0,右分支代表 1,则从根结点到每个叶子结点所经过的路径组成的 0 和 1 的序列便成为该叶子结点对应字符...
一、哈夫曼编码表的存储表示 由于我们要存储所有叶子结点的哈夫曼编码,我们可能首先会想到使用二维字符数组进行实现,但是由于哈夫曼编码的长度时最优的前缀编码(不等长),所以如果使用二维数组的方式进行所有叶子结点的哈夫曼编码的存储,对于每个哈夫曼编码来说,分配的存储空间时固定的,这样会大大的浪费存储空间。
高效压缩:哈夫曼编码根据字符出现频率进行编码,能够有效减少数据量。 无损压缩:哈夫曼编码是一种无损编码方法,解码后数据与原始数据完全一致。 简单易实现:算法简单,容易实现。 3.2. 缺点 动态性差:哈夫曼编码在处理动态数据时效率较低,需要频繁重建哈夫曼树。
哈夫曼编码算法的核心思想是利用字符出现的频率来设计一种最优的编码方式,使得压缩后的数据长度最短。具体来说,它将出现频率较高的字符用较短的编码表示,而将出现频率较低的字符用较长的编码表示,从而实现了数据的压缩。 在哈夫曼编码算法中,首先需要统计待压缩数据中各个字符出现的频率,并将其构建成一棵二叉树。
建立哈夫曼树很简单:初始化节点数据,维护一个最小优先队列,将节点按权值大小加入到优先队列中,然后将队列中的节点弹出,由下而上建立哈夫曼树。 算法伪python代码: ''' class node: int f; //权值 type var; //其他数据类型 node left; ndoe right; ...
一、哈夫曼(Huffman)编码 哈夫曼编码是一种十分有效的编码方法,广泛应用于数据压缩中 通过采用不等长的编码方式,根据字符频率的不同,选择不同长度的编码,对频率越高的字符采用越短的编码实现数据的高度压缩。 这种对频率越高的字符采用越短的编码来编码的方式应用的就是贪心算法的思想。