如何有效率地儲存哈夫曼樹進行資料壓縮？

用於資料壓縮的高效霍夫曼樹儲存

霍夫曼編碼透過為更頻繁的字元分配更短的程式碼來優化數據。為了儲存建構的霍夫曼樹，有幾種方法。

最小化樹大小的方法

如果輸入資料很小，則在效率和開銷之間存在權衡。對於較大的資料集，請考慮以下方法：

不儲存頻率。
• 對每個節點：
  如果是葉節點，輸出 1 位，後跟字元/位元組（N 位元）。
  • 如果不是葉節點，則輸出 0 位元並遞歸編碼兩個子節點。

解碼過程：

讀一點。
• 如果為 1，請讀取 N 位元字元/位元組並建立葉節點。
如果為 0，則遞歸讀取左右子節點。

範例

考慮輸入「AAAABCCCCCCDDEEEEE」。

• 樹：

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

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

• • 樹：001A1C01E01B1D（49位元）
  • 資料：00000000000011001010101010111111110101010101010101011111110101010101010101010101010103223333字節（ >

比較

不使用霍夫曼編碼：

20 個字元* 8 位元= 160 位元（20 位元組）
• 20 個字元* 8 位元= 160 位元（20 位元組）

使用霍夫曼編碼：

• 12 位元組開銷

小資料的注意事項

小資料的注意事項

對於較小的輸入數據，儲存頻率的方法可能是更節省空間。計算：

樹大小= 10 * 字元數- 1

編碼大小= Sum（每個字元的頻率* 字元路徑長度）

這種方法最大限度地減少了空間浪費的可能性。

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