Shannon-Fano编码——原理与实现

香农-范诺算法（Shannon-Fano coding）原理

和Huffman-Tree一样，Shannon-Fano coding也是用一棵二叉树对字符进行编码。但在实际操作中呢，Shannon-Fano却没有大用处，这是由于它与Huffman coding相比，编码效率较低的结果（或者说香农-范诺算法的编码平均码字较大）。但是它的基本思路我们还是可以参考下的。

根据Wikipedia上面的解释，我们来看下香农范诺算法的原理：

Shannon-Fano的树是根据旨在定义一个有效的代码表的规范而建立的。实际的算法很简单：

1. 对于一个给定的符号列表，制定了概率相应的列表或频率计数，使每个符号的相对发生频率是已知。
2. 排序根据频率的符号列表，最常出现的符号在左边，最少出现的符号在右边。
3. 清单分为两部分，使左边部分的总频率和尽可能接近右边部分的总频率和。
4. 该列表的左半边分配二进制数字0，右半边是分配的数字1。这意味着，在第一半符号代都是将所有从0开始，第二半的代码都从1开始。
5. 对左、右半部分递归应用步骤3和4，细分群体，并添加位的代码，直到每个符号已成为一个相应的代码树的叶。

示例

香农-范诺编码算法

这个例子展示了一组字母的香浓编码结构（如图a所示）这五个可被编码的字母有如下出现次数:

Symbol	A