(笔记图片截图自课程Image and video processing: From Mars to Hollywood with a stop at the hospital的教学视频,使用时请注意版权要求.) JPEG用哈夫曼编码(Huffman Encoder)作为其符号编码.哈弗曼编码是压缩算法中的经典,它理论上可以将数据编成平均长度最小的无前缀码(Prefix-Free Code). 为什么要进行编码? 关于Lena:莱娜图(Lenna)是指刊于1972年11月号<花花公子>(Pla

题意:有N个数,每次选2个数合并为1个数,操作的开销就是这个新的数.直到只剩下1个数,问最小总开销. 解法:合并的操作可以转化为二叉树上的操作[建模],每次选两棵根树合并成一棵新树,新树的根权值等于两棵合并前树的根权值和(也与Huffman编码的建立过程类似,选权值最小的两棵树). 这样总开销就是除了叶子结点的权值和  => 每个叶子结点的权值*层数(根节点层数为0)之和  => WPL(树的所有叶子节点的带权路径长度之和,即该节点到根节点路径长度与节点上权的乘积之和). 而Huffman树就

该代码採用二叉树结合双向链表实现了限制长度的最优Huffman编码,本文代码中的权重所有採用整数值表示.http://pan.baidu.com/s/1mgHn8lq 算法原理详见:A fast algorithm for optimal length-limited Huffman codes.pdf 演示样例:符号ABCDE的权重分别为10,6,2,1,1 不限制长度的最优Huffman编码为A:0,B:10,C:110,D:1110,E:1111,平均码长为1.8bits/symbol;

一. 实验目的 熟练掌握哈夫曼树的建立和哈夫曼编码的算法实现. 二. 实验内容 根据哈夫曼编码的原理,编写一个程序,在用户输入结点权值的基础上求赫夫曼编码,并能把给定的编码进行译码. 三. 实验要求 (1)初始化:从键盘输入一字符串(或读入一文件),统计出现的字符和每个字符出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树.对各个字符进行哈夫曼编码,最后打印输出字符及每个字符对应的哈夫曼编码. (2)编码:利用已建好的哈夫曼树对“输入串”进行哈夫曼编码,最后打印输入串对应的哈夫曼编码(写入

按:去年接手一个项目,涉及到一个一个叫做Mxpeg的非主流视频编码格式,编解码器是厂商以源代码形式提供的,但是可能代码写的不算健壮,以至于我们tcp直连设备很正常,但是经过一个UDP数据分发服务器之后,在偶尔有丢包的情况下解码器会偶发崩溃,翻了翻他们的代码觉得可能问题出在Huffman这一块.水平有限也没有看太懂他们的源码,而且我也不是科班出身当时对Huffman编码算法只是知道这么个名字,还好服务端软件那边做了修改,解决了丢包的问题.在回家过年的火车上想起这件事,阅读了一些关于Huffman编

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <string> using namespace std; struct Node { char character; unsigned int weight; unsigned int parent; unsign

1. 压缩编码概述 数据压缩在日常生活极为常见,平常所用到jpg.mp3均采用数据压缩(采用Huffman编码)以减少占用空间.编码\(C\)是指从字符空间\(A\)到码字表\(X\)的映射.数据压缩编码指编码后信息的长度较于原始信息要短.本文试图探讨Huffman编码是如何保证唯一可译性.如何压缩.以及压缩效率如何? 前缀码 前缀码的任意一码字均不为其他码字的前缀,此保证了编码的唯一可译性.比如码字表{0, 01, 11, 1},0为01的前缀,1为11的前缀:当遇到字符文本011100,是应

前言 最近基于huffman编码和最小堆排序算法实现了一个压缩.解压缩的小程序.其源代码已经上传到github上面: Jcompress下载地址 .在本人的github上面有一个叫Utility的repository,该分类下面有一个名为Jcompress的目录便是本文所述的压缩.解压缩小程序的源代码.后续会在Utility下面增加其他一些实用的小程序,比如基于socket的文件断点下载小程序等等.如果你读了此文觉得还不错,不防给笔者的github点个star, 哈哈.在正式介绍Jcompres

前两天发布那个rsync算法后,想看看数据压缩的算法,知道一个经典的压缩算法Huffman算法.相信大家应该听说过 David Huffman 和他的压缩算法—— Huffman Code,一种通过字符出现频率,Priority Queue,和二叉树来进行的一种压缩算法,这种二叉树又叫Huffman二叉树 —— 一种带权重的树.从学校毕业很长时间的我忘了这个算法,但是网上查了一下,中文社区内好像没有把这个算法说得很清楚的文章,尤其是树的构造,而正好看到一篇国外的文章<A Simple Examp

1.描述 Huffman编码,将字符串利用C++编码输出该字符串的Huffman编码. Huffman树是一种特殊结构的二叉树,由Huffman树设计的二进制前缀编码,也称为Huffman编码在通信领域有着广泛的应用.在word2vec模型中,在构建层次Softmax的过程中,也使用到了Huffman树的知识. 在通信中,需要将传输的文字转换成二进制的字符串,假设传输的报文为:"AFTERDATAEARAREARTAREA",现在需要对该报文进行编码. 2.实现过程 统计字符串中出现字

转自http://coolshell.cn/articles/7459.html 前两天发布那个rsync算法后,想看看数据压缩的算法,知道一个经典的压缩算法Huffman算法.相信大家应该听说过 David Huffman 和他的压缩算法—— Huffman Code,一种通过字符出现频率,Priority Queue,和二叉树来进行的一种压缩算法,这种二叉树又叫Huffman二叉树 —— 一种带权重的树.从学校毕业很长时间的我忘了这个算法,但是网上查了一下,中文社区内好像没有把这个算法说得很

2014.07.06 16:47 简介: 给定一段有固定符号集合S构成的文本T,集合S中总共有n种符号.如果对于每种符号,使用一种不同的由‘0’和‘1’构成的位字符串来代替,比如: ‘a’->‘01’ ‘c’->'101' 'd'->‘11’ ... 例如,文本“acd”经过这种编码就变成了“0110111”. 这样,就可以把文本T中的符号全部替换为‘0’‘1’构成的二进制串,这样就能以二进制文件的形式保存信息了.并且,一个ASCII字符默认占用一个字节,也就是8位.但使用这种不定长的编

[0]README 0.1) 本文总结于 数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在 理解 "Huffman编码(Huffman树)" 的idea 并用源代码加以实现: 0.2) Huffman树的构建算法属于 贪婪算法, 贪婪算法的基础知识参见: http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/50071159 [1]Huffman 编码 1.1)贪婪算法的第二个应用: 文件压缩: 1.1.1)标准的 ASCII字符集: 它由大约

这是我们的课程中布置的作业.找一些资料将作业完毕,顺便将其写到博客,以后看起来也方便. 原理介绍 什么是Huffman压缩 Huffman( 哈夫曼 ) 算法在上世纪五十年代初提出来了,它是一种无损压缩方法,在压缩过程中不会丢失信息熵.并且能够证明 Huffman 算法在无损压缩算法中是最优的. Huffman 原理简单,实现起来也不困难,在如今的主流压缩软件得到了广泛的应用. 相应用程序.重要资料等绝对不同意信息丢失的压缩场合, Huffman 算法是非常好的选择. 怎么实现Huffman压缩

优先队列小析      优先队列的模板: template <class T, class Container = vector<T>,class Compare = less<typename Container::value_type> > class priority_queue; 可以看出priority_queue的模板声明带有三个参数,T为数据类型,Container为保存数据的容器,,Compare为元素比较方式,其中Container必须是用数组实现的容

//first thing:thanks to my teacher---chenrong      Dalian Maritime university /* 构造Huffman Tree思路: (1)根据给点的n个权值{w1,w2,w3.....wn}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,T3......Tn},其中每棵二叉树只有个带有权值Wi的根节点,其左右子树为空. (2)在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一个新二叉树,新根权值为左右子树权值之和. (3)在F中delet

huffman压缩是一种压缩算法,其中经典的部分就是根据字符出现的频率建立huffman树,然后根据huffman树的构建结果标示每个字符.huffman编码也称为前缀编码,就是每个字符的表示形式不是另一个字符表示的前缀.如果学过c语言版本的数据结构的话,那么会知道其上面的算法的时间复杂度是O(N^2), 也算是比较复杂的,那么首先贴上这个版本算法的代码: #include<iostream> #include<string> using namespace std; typede

具体介绍详见上篇博客:基于二叉树和双向链表实现限制长度的最优Huffman编码 基于数组和基于链表的实现方式在效率上有明显区别: 编码256个符号,符号权重为1...256,限制长度为16,循环编码1w次,Release模式下.基于链表的耗时为8972ms,基于数组的耗时为1793ms,速度是链表实现方式的5倍. 详细代码例如以下: //Reference:A fast algorithm for optimal length-limited Huffman codes.pdf,http://p

题目连接:2088 - Entropy 题目大意:给出一个字符串, 包括A~Z和_, 现在要根据字符出现的频率为他们进行编码,要求编码后字节最小, 然后输出字符均为8字节表示时的总字节数, 以及最小的编码方式所需的总字节数,并输出两者的比率, 保留一位小数. 解题思路:huffman编码. #include <stdio.h> #include <string.h> #include <queue> using namespace std; const int N =

题目描述 1.问题描述 给定n个字符及其对应的权值,构造Huffman树,并进行huffman编码和译(解)码. 构造Huffman树时,要求左子树根的权值小于.等于右子树根的权值. 进行Huffman编码时,假定Huffman树的左分支上编码为‘0’,右分支上编码为‘1’. 2.算法 构造Huffman树算法: ⑴ 根据给定的n个权值(w1, w2, …, wn)构成n棵二叉树的集合F={T1, T2, …, Tn},其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为wi的根结点. ⑵ 在F中选取两棵根结点的

https://vjudge.net/problem/UVA-10954 题意:有n个数的集合S,每次可以从S中删除两个数,然后把它们的和放回集合,直到剩下一个数.每次操作的开销等于删除的两个数之和,求最小开销. 思路:Huffman编码. #include<iostream> #include<queue> using namespace std; struct cmp { bool operator()(const int a, const int b) const { ret