自适应huffman压缩码的生成

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1、自适应Huffman压缩码的生成摘要:随着现代社会信息量的增加,对数据进行压缩越来越有它的必要性。其中,Huffman编码作为一种高效的数据编码方法在文本、图象、音频等压缩有着广泛的应用。本文中,笔者根据Huffman编码的原理,实现对文本进行压缩与解压的功能。  关键词:Huffman编码;数据压缩;解压;文本;自适应编码    Huffman编码压缩是一种无损压缩技术。利用Huffman编码原理进行压缩的主要问题包括压缩的算法设计及程序实现、解压算法及程序实现。    一、Huffman编码介

2、绍    Huffman于1952年提出一种编码的方法,它完全依据字符出现概率来构造平均长度最短的编码,有时称之为最佳编码,一般叫做Huffman编码。它的基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替,较少使用的数据用较长的代码代替,每个数据的代码各不相同。这些代码都是二进制码,且码的长度是可变的。    二、自适应Huffman编码原理    基于静态Huffman编码算法对输入的符号流进行编码,必须进行两次扫描,第一次扫描统计字符出现的概率,并创建Huffman树;第二次扫描是按照Huffman树

3、的字符进行编码。并且在存储和传输Huffman编码时,必须先存储和传送Huffman树。这些问题使的静态Huffman编码在实际应用用的的较少。为了解决静态Huffman编码的缺点,产生了自适应Huffman编码,它只需要对输入的符号流进行一次扫描即可。它不仅涉及到编码树的构造过程,还与编码和解码有关。  自适应Huffman编码过程  初始化Huffman树  对每个输入符号  {对符号编码;  更新Huffman树;  }  初始化Huffman树时,由于对字符流进行一次扫描,因此,不能预先知

4、道各字符的概率,为了对所以字符一致对待,在这里使用符号为NYT,权值为0作为初始的Huffman树。NYT不同于任何一个将要传送的符号,在这里作为一个逸出码。NYT有两种作用:一是在编码时,当有一个还没在编码树出现的字符需要编码时,系统就输出NYT编码,然后跟着字符的原始表达;在解码时,当解码器读出NYT时,就知道下面的内容暂不是Huffman编码,而是一个从没在编码数据流出现的原始字符;二是作为新字符的插入点,在需要插入一个新字符时,总是构造一个新子树,子树包括NYT符号和新符号两个叶结点,然后

5、将旧的NYT结点用新子树代替,并使原NYT和新符号结点的权值赋一。对符号编码与静态的一样。在每次编码完成之后,需要试图对包含的结点进行权值加一操作,为此在这里需要介绍两个概念:结点编号和所属块。结点编号是一个全局唯一的的值,不同的结点有不同的结点编号,它具有如下特性:  (一)权值越大的结点,结点编号越大。  (二)父结点的编号总是大于子结点的编号。  以上两点称为兄弟属性,在每次调整结点权值时,都需要调整结点的编号,以避免兄弟属性破坏。在本课程设计中用数组来表示结点编号,根结点在数组的最大位置。

6、所属块指权值相同的一组结点。在对每个结点进行权值加一时,首先检查该结点是否是所在块的最大结点,如果不是,将该结点与所在块的最大结点交换位置,在对该结点的权值加一,这样保证了结点的兄弟属性,由于结点的权值发生变化,必须递归对结点的夫结点执行加一操作。    三、自适应Huffman压缩编码算法    (一)判断字符在文本中是否出现  由于自适应Huffman编码只对字符流扫描一次,因此,就需要判断该字符在前面的字符流是否出现过。  (二)判断该字符是否是所属块的最大结点  为了保证其兄弟属性不破坏,

7、在进行加一操作时,必须判断该结点是否是所属快的最大结点,不是就必须交换当前结点与最大结点。  (三)交换当前结点与所属块的最大结点  当HighInBlock函数返回的不是-1就必须交换当前结点与所属块的最大结点,保证兄弟属性。  (四)对当前字符进行编码  从输入流中得到一个字符,若以前出现过该字符,则对该字符进行编码,并判断该字符是否是所属块的最大结点,否就交换当前结点与最大结点;若以前没有出现该字符,则生成两个结点,一个结点用于保存该字符,另一个用做逸出码结点NYT,并这两个结点的父结点为原

8、逸出码结点NYT,输出逸出码及原字符。在这里我们用了code这个结构来保存一个字符的编码。  程序流程过程如下:  1、从字符输入流中,取出一个字符;  2、判断该字符以前是否出现过?  3、否,用新的NYT及字符结点代替原NYT,输出逸出码及原字符,并使原NYT及字符结点的权值赋为一,改变当前结点为原NYT结点;  4、是,输出该字符的编码,判断该字符是否是所属块的最大结点?否,交换该字符结点与最大结点,改变当前结点为最大结点,并是当前结点的权值加一。  (五)更新Huffman

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