哈夫曼编码 本来是想着慢慢找时间按顺序补上这些数据结构的内容,但前几天有朋友找我写一个计算出哈夫曼编码的程序(课程作业吧,好像~哈哈哈),所以就先把哈夫曼树的东西写下来。 先来介绍一下哈夫曼编码吧 哈夫曼树,二叉树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。 哈夫曼编码则是根据字符出
前言霍夫曼编码 ( Huffman coding ) 是一种可变长的前缀码。霍夫曼编码使用的算法是 David A. Huffman 还是在MIT 的学生时提出的,并且在 1952 年发表了名为《 A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes 》的文章。编码这种编码的过程叫做霍夫曼编码,它是一种普遍的熵编码技术,包括用于无损数据
        霍夫曼编码压缩能够实现对于自然语言文件空间大幅压缩。对于普通的文本文件字符,简单起见,如果字符为ASCII,则文本中的每个字符使用7bit来表示,如果文本中有大量的重复相同序列,使用ASCII编码来保存存储会造成大量的空间浪费,现在利用霍夫曼编码将文本字符串编码,用较少的比特位表示频率较高的字符,用较多的比特位表示频率较低的字符。霍夫曼编码
受到刘未鹏的启发,思考了霍夫曼编码霍夫曼编码要解决什么目的?本质是找到一种编码,使期望值最小。用公式表达就是编码有两种,一种定长,一种不定长。定长的很好理解。那么不定长的最优解码会存在吗?不定长的情况下,就要引入前缀码了。所谓的前缀码就是任意一个的编码不是其他任意一个的前缀。为什么?如果一个码是另一个码的前缀,当你解析到这个码的时候,你就无法分清谁是谁了。比如a编码成0,b编码成10,c编码成1
题目:有一个字符串:cabcedeacacdeddaaaba,问题:(1)采用霍夫曼编码画出编码的过程,并写出各字符的编码(2)根据求得的编码,求得各编码需要的总位数(3)求出整个字符串总编码长度,并计算出字符串位数在编码前与编码后的比值解答:(1)各字符出现频率统计如下表所示。符号出现次数出现频率a70.35b20.1c40.2d40.2e30.15编码过程如下图所示:各字符编码如下表所示:符号
转载 2023-07-05 13:37:53
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# Python URL 编码解码指南 在当今的互联网时代,URL (统一资源定位符)是我们访问网页的重要工具。而在这些 URL 中,某些字符是需要编码的,以确保它们在传输过程中不会被误解。本文将向初学者详尽讲解如何在 Python 中实现 URL 的编码和解码。我们将展示整个流程,并提供逐步的代码示例。 ## URL 编码和解码流程 为了帮助你理解整个过程,下面是一个简要的流程表格:
原创 2024-10-20 05:40:17
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本篇是该系列的第四篇,承接前篇的文件头解析,主要介绍霍夫曼解码相关内容。承接上篇,文件头解析完毕后,就进入了编码数据区域,即SOS的tag后的区域,也是图片数据量的大头所在。1. 待处理的数据区域animal_park.jpg的图片。  其二进制数据显示如下(FFDA所代表的SOS之后深色标注区域):  截取到的二进制数据为:F9 96 8B FA 71 EA 5B 24 B5 ...2. 解码
霍夫曼霍夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数)。树的路径长度 WPL 是从树根到每一结点的路径长度之和,记为N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树,相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。可以证明霍夫曼树的WPL
jQuery是一个非常流行而且实用的JavaScript前端框架,本文并不是介绍jQuery的特效动画,而是分享一些平时积累的12个jQuery实用代码片段,希望对你有所帮助。 1. 导航菜单背景切换效果JQuery实现的一种方式:<ul id='nav'> <li>导航一</li> <li>导航二</li> &
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编码方式 中文 英文 数字 符号 位数 字节 ASCII 不支持 支持 支持 支持 8 1 gbk国标 支持 支持 支持 支持 英文16 中文16 英文2 中文2 unicode万国码 支持 支持 支持 支持 英文32 中文32 英文4 中文4 utf-8长度可变万国码 支持 支持 支持 支持 英文 ...
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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
python编程的过程中,编码和解码是经常遇见的问题。常见的编码有unicode,gb2312,gbk,utf-8等等。在编码和解码的过程过,使用最频繁的函数就是decode()和encode。其中decode()函数,表示把字符串从原有编码解码成unicode中间编码。 encode()函数,表示把字符串从unicode中间编码,转换成目标编码。举例:lines = open(input_file_name, 'r').readlines() for line in lines: line = line.strip() line = line.decode('gb
转载 2013-05-06 21:14:00
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1、一些基本的概念比特 / bit:计算机中最小的数据单位,是单个的二进制数值 0 或 1字节 / byte:计算机存储数据的单元,1 个字节由 8 个比特组成字符:人类能够识别的符号编码:将人类可识别的字符转换为机器可识别的字节码 / 字节序列解码编码的反向过程叫解码概述:Unicode 是人类可识别的字符格式;ASCII 、UTF-8 、GBK 等都是机器可识别的字节码格式。我们写在文件中的
#一个知识点是:python3中有两种字符串数据类型;str类型和 bytes类型;sty类型存储unicode数据,bytes类型存储bytes数据 #当我们在word上编辑文件的时候,数据保存之前是以unicode形式保存在内存中的 #当我们点击保存时,数据将通过编辑器的编码方式(如UTF-8、gbk)编码成bytes的字节串存储在硬盘上,优势是可以节省存储空间------encode #当我
一.编码解码1.>编码:  数据类型由str→bytesencode()2.>解码:  数据类型由bytes→strdecode()    &:python2的默认编码是ascll,python3的默认编码是Unicodestr1="特昂糖" #定义对象并赋值 print(type(str1)) #查看对象str1的数据
先看代码>>> a = '中文' >>> a '中文' >>> print(a) 中文 >>> b = 'English' >>> b 'English' >>> print(b) English解释编码和解码的过程>>> aa = a.encode
转载 2023-07-29 13:30:05
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量化后,霍夫曼/熵编码是JPEG压缩文件大小节省的重要因素之一。本页提供了有关霍夫曼编码如何在JPEG图像中工作的教程。如果您想知道JPEG压缩是如何工作的,这可能会为您提供一些详细的见解。 为什么我写这个教程在试图理解JPEG压缩的内部工作原理时,我无法在网上找到关于如何在JPEG图像压缩环境中使用霍夫曼编码的任何真实细节。有一些描述通用霍夫曼编码方案的manysites,但是没有描述它在JPE
哈夫曼树又称为最优二叉树,哈夫曼树的一个最主要的应用就是哈夫曼编码,本文通过简单的问题举例阐释哈夫曼编码的由来,并用哈夫曼树的方法构造哈夫曼编码,最终解决问题来更好的认识哈夫曼树的应用--哈夫曼编码。一、引子在学习中我们经常遇到将各科成绩改为优秀、良好、中等、及格和不及格。那么根据分级原理,代码表示为:if(a<60) b = "不及格“; else if(a<70) b =
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一、编码的由来因为计算机只能处理010101二进制数据,如果要处理文本,图像,视频等,需要我们把数据转换成01010二进制格式才能被计算机处理最先出现的是ASCII,用8位一个字节来表示,成为单字节码,一个字节最多能表示256种可能,只能表示英文和符号。无法表示中文、日文、韩文等其他语言256明显不够。所以unicode应运而生,unicode采用32位4个字节来表示,把所有的语言都统一到一套编码
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