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,是应分隔为01-11-0-0还是0-11-1-0-0等?若采用前缀码编码,码字表为{0, 10, 11},则字符文本011100可即时分隔为0-11-10-0可译,所以前缀码亦被称为即时码。同时,前缀码保证了编码的唯一可译性,即字符空间\(A\)到码字表\(X\)的映射为一一映射。本文探讨的Huffman编码即为前缀码。
根据码字长度,编码分为等长编码与变长编码。等长编码即字母表中所有码字的长度均相等,最为常见的是字长7位的ASCII码。变长编码则是码字的长度可能存在不相等。
前缀码可表示为叶子节点为码字的编码二叉树,如图所示。
本文介绍了Huffman编码,一种用于数据压缩的前缀码。通过建立基于字符频率的小顶堆,Huffman编码能保证高频字符编码较短,从而达到高效压缩。文中详细讨论了前缀码的概念、期望编码长度、最优编码及其与熵的关系,并提供了Python实现。
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