허프만 코딩 예제

허프만 코딩의 많은 변형이 존재합니다[5] 일부는 허프만과 같은 알고리즘을 사용하고 다른 일부는 최적의 접두사 코드를 찾습니다 (예 : 출력에 다른 제한을 두는 경우). 후자의 경우 이 메서드가 허프만과 같을 필요는 없으며 다항식 시간일 필요도 없습니다. 이중고유인 코드의 경우 코드가 고유하게 디코딩가능하다는 의미의 모든 심볼에 걸친 확률 예산의 합계는 항상 1보다 적거나 동일합니다. 이 예제에서 합계는 엄격하게 1과 같습니다. 따라서 코드를 전체 코드라고 합니다. 그렇지 않은 경우 항상 추가 기호(관련 null 확률)를 추가하여 동등한 코드를 파생시켜 코드를 고유하게 유지하면서 완료할 수 있습니다. 솔루션: 설명한 대로 허프만 인코딩은 무손실 압축 기술입니다. 따라서 옵션(A) 및 (B)는 false입니다. 옵션(C)은 지정된 코드에서 메시지 디코딩의 기초가 되는 경우입니다. 허프만 트리에서 코드를 인쇄하는 단계: 루트에서 시작하여 형성된 트리를 트래버스합니다.

보조 배열을 유지 관리합니다. 왼쪽 자식으로 이동하는 동안 배열에 0을 씁니다. 올바른 자식으로 이동하는 동안 배열에 1을 씁니다. 리프 노드가 발생하면 배열을 인쇄합니다. 일반적으로 허프맨 코드는 고유할 필요가 없습니다. 따라서 주어진 확률 분포에 대한 허프맨 코드 집합은 해당 확률 분포에 대해 L (C) {displaystyle L(C)}를 최소화하는 코드의 비어 없는 하위 집합입니다. 그러나 코드워드 길이 할당을 최소화할 때마다 해당 길이가 있는 Huffman 코드가 하나 이상 있습니다. 솔루션: Huffman을 사용하지 않고 비트 수 찾기, 총 문자 수 = 주파수 합계 = 1문자 의 크기 = 1바이트 = 8비트 총 비트 수 = 8*100 = 800 허프만 코딩의 두 가지 주요 부분이 있습니다 1) 입력 charac에서 허프만 트리를 빌드합니다.

ters. 2) 허프만 트리를 트래버스하고 문자에 코드를 할당합니다. 탐욕스러운 설명: 허프만 코딩은 각 문자의 발생을 살펴보고 최적의 방법으로 이진 문자열로 저장합니다. 아이디어는 입력 입력 문자에 가변 길이 코드를 할당하는 것입니다, 할당 된 코드의 길이는 해당 문자의 주파수를 기반으로합니다. 우리는 이진 트리를 만들고 최소 두 개의 빈번한 문자가 루트에서 가능한 한 멀리 되도록 상향식으로 작동합니다. 이러한 방식으로 가장 빈번한 문자는 가장 작은 코드를 얻고 가장 빈번한 문자는 가장 큰 코드를 가져옵니다. 산술 코딩과 허프만 코딩은 모든 심볼이 1/2k 형식의 확률을 가지면 엔트로피를 달성하는 동등한 결과를 생성합니다.

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