参考书：算法（第四版）

优秀的算法因为能解决实际问题而变得尤为重要

高效算法的代码也可以很简单

理解某个实现的性能特点是一项有趣而令人满足的挑战

在解决同一个问题的多种算法之间进行选择时，科学方法时一种重要的工具

迭代式改进能让算法的效率越来越高

4 数据压缩

4.1 原因

主要是节省空间以及减少传输的时间

4.2 热身：基因组

一般而言，生物学家用字母A,C,G,T表示生物体DNA中的碱基。

但是上面这一串字符串一共有35个，每一个字符使用ASCII编码的话（8位），那么一共就是8*35 = 280位

4.2.1 压缩

不难看出，DNA碱基的字符串一共只有4个字符来组成，那么我们可以使用2位比特编码方式（ $2^2 = 4$ 种）

4.3 游程编码【Run-Length Encoding】

比特流中最常见的就是一长串重复的比特

游程编码的一个应用就是位图：

4.4 哈夫曼压缩

主要思想：

放弃文本保存的普通方式，用更短的比特保存出现频率较高的字符，用较多的比特保存出现频率较低的字符

简而言之，利用频率信息压缩数据

4.4.1 寻找最优前缀码

在这里插入图片描述

能否找到使得比特流最小的单词查找树？

——————哈夫曼编码

使用前缀码进行数据压缩需要进行五个步骤：

构造一棵编码单词查找树
将该树以字节流的形式写入输出，以便展开时使用
使用该树，将字节流编码为比特流

在展开时需要：

读取单词查找树（保存在比特流的开头）
使用该树将比特流解码

下面将按照难度逐步考察

4.4.2 单词查找树的节点

其中还有两个新的变量：

ch————表示叶子节点上的字符
freq————叶子节点：当前字符在输入中出现频率；内部节点：两个子节点频率之和；根节点的频率 = 字符的数量

4.4.3 展开

展开的过程十分简单：从根节点开始移动，读到0——左移，1——右移

如果到达了叶子节点x，直接输出x.ch

4.4.4 单词查找树的构造

以下面的输入为例观察一棵单词查找树的构造过程：

it was the best of times it was the worst of times

首先，我们需要将需要编码的字符都放置于叶子节点，并记录每个字符在原文中出现的频率

在本例中，有8个t，5个e，11个空格等

【注】：

需要得到这些频率，需要扫描一遍输入流————哈夫曼编码是一个两轮算法，需要预先读取输入流后再压缩

接下来，将按照频率大小构造这个单词查找树

构造过程如下：

首先找到两个频率最小的节点，创建一个以两者作为子节点的新节点（新节点的频率 = 两子节点之和）
这个操作，会使森林中的树的数量-1
然后不断重复这个过程

问题来了，如何才能知道频率最小的节点呢？————优先队列

按照这样一个过程构造的单词查找树最终一定是：

频率较低的节点被安排在底层
频率较高的节点被安排在靠近根节点的位置

	/**
	构造哈夫曼编码单词查找树
	**/
	private static Node buildTree(int[] freq){
        //将要编码的字符插入优先队列
        MinPQ<Node> pq = new MinPQ<Node>();
        for(char = 0; c < R; c++){
            if(freq[c] > 0)
                pq.insert(new Node(c, freq[c], null, null));
        }
        
        //构造单词查找树
        while(pq.size() > 1){
            Node x = pq.delMin();
            Node y = pq.delMin();
            Node parent = new Node('\0', freq[x]+freq[y], x, y);
            pq.insert(parent);
        }
        
        //返回根节点
        return pq.delMin();
    }

4.4.5 构造编译表

使用递归方法构造编译表

	private static String[] buildCode(Node root){
        String[] st = new String[R];
        buildCode(st, root, "");
    }

	private static String[] buileCode(String[] st, Node x, String s){
        if(x.isLeaf()){	//如果是叶子节点，x.ch写入编译表
            st[x.ch] = s;
            return;
        }
       buileCode(st, x.left, s+'0');
       buileCode(st, x.right, s+'1');	
    }

算法 第四版（四）数据压缩