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codage de huffman exemple

Beaucoup d`autres techniques sont également possibles. Générez un tas minimal qui contient 6 nœuds où chaque nœud représente la racine d`une arborescence avec un seul nœud. En informatique et en théorie de l`information, un code de Huffington est un type particulier de préfixe optimal qui est couramment utilisé pour la compression de données sans perte. Alors qu`il était un SC. Si le nombre de mots source est congruents à 1 modulo n-1, alors l`ensemble des mots source formera un arbre de Huffington approprié. Comme dans d`autres méthodes d`encodage d`entropie, les symboles plus courants sont généralement représentés en utilisant moins de bits que les symboles moins courants. Notez que pour n supérieur à 2, tous les ensembles de mots sources ne peuvent pas former correctement une arborescence n-aire pour le codage de Huffington. Ainsi, l`ensemble des codes de Huffington pour une distribution de probabilité donnée est un sous-ensemble non vide des codes minimisant L (C) {displaystyle L (C)} pour cette distribution de probabilité. Dans le problème de codage standard de Huffington, il est supposé que chaque symbole dans l`ensemble que les mots de code sont construits a un coût égal à transmettre: un mot de code dont la longueur est N chiffres aura toujours un coût de N, peu importe combien de ces chiffres sont 0s , combien sont 1s, etc.

Un exemple est l`alphabet de codage du code Morse, où un «tiret» prend plus de temps à envoyer qu`un «point», et donc le coût d`un tiret dans le délai de transmission est plus élevé. Bien que les deux méthodes susmentionnées peuvent combiner un nombre arbitraire de symboles pour un codage plus efficace et généralement s`adapter aux statistiques d`entrée réelles, le codage arithmétique le fait sans augmenter significativement son calcul ou algorithmique complexité (bien que la version la plus simple soit plus lente et plus complexe que le codage de Huffington). La technique fonctionne en créant une arborescence binaire de nœuds. Dans le cas contraire, l`information à reconstruire l`arbre doit être envoyée a priori. Cette différence est particulièrement frappante pour les petites tailles d`alphabet. Dans ces cas, il faut ajouter des détenteurs de place de probabilité 0 supplémentaires. Avant cela peut avoir lieu, cependant, l`arbre de Huffington doit être en quelque sorte reconstruit. Dans de nombreux cas, la complexité temporelle n`est pas très importante dans le choix de l`algorithme ici, puisque n ici est le nombre de symboles dans l`alphabet, qui est généralement un très petit nombre (par rapport à la longueur du message à coder); que l`analyse de la complexité concerne le comportement lorsque n grandit pour être très grande.

Dans le problème de codage standard de Huffington, il est supposé que n`importe quel mot de code peut correspondre à n`importe quel symbole d`entrée. Les probabilités utilisées peuvent être génériques pour le domaine d`application qui sont basés sur l`expérience moyenne, ou ils peuvent être les fréquences réelles trouvées dans le texte en cours de compression. Dans cet exemple, la longueur moyenne pondérée du mot de code est 2. Ainsi, de nombreuses technologies ont historiquement évité le codage arithmétique en faveur de Huffington et d`autres techniques de codage de préfixe. Étant donné que les structures de données de file d`attente de priorité efficaces requièrent l`heure O (log n) par insertion et qu`un arbre avec n feuilles a des nœuds 2n − 1, cet algorithme fonctionne en O (n log n) Time, où n est le nombre de symboles.

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