数据压缩算法

数据压缩算法中的Huffman压缩算法和RLE压缩算法 数据压缩是一种技术方法，通过缩减数据量来减少存储空间，提高传输、存储和处理效率。其中，Huffman压缩算法和RLE压缩算法是两种常用的数据压缩算法。 一、Huffman压缩算法 Huffman压缩算法是一种无损压缩算法，它使用预先二进制描述来替换每个符号，长度由特殊符号出现的频率决定。出现次数比较多的符号需要很少的位来表示，而出现次数较少的符号则需要较多的位来表示。 Huffman压缩算法的原理是：利用数据出现的次数构造Huffman二叉树，并且出现次数较多的数据在树的上层，出现次数较少的数据在树的下层。于是，我们就可以从根节点到每个数据的路径来进行编码并实现压缩。 例如，对于一个包含100000个字符的数据文件，要压缩存储。各字符在该文件中的出现频度如下所示： 常规编码方法：我们为每个字符赋予一个三位的编码，于是有：此时，100000个字符进行编码需要300000位。 Huffman编码：利用字符出现的频度构造二叉树，构造二叉树的过程也就是编码的过程。这种情况下，对100000个字符编码需要224000位。 Huffman编码的过程实际上是构造一颗二叉树的过程。我们需要统计出各个字符出现的次数，然后根据各个字符出现的次数对它们进行排序。构造Huffman二叉树的规则是：从小到大，从底向上，依次排开，逐步构造。根据编码规则得到我们最终想要的结果。 核心代码： Huffman编码在以前的文章已经给出过，故在这只给出链接！ 二、RLE压缩算法 RLE压缩算法是一种无损压缩的非常简单的算法。它的原理是：统计某一节字节在整个字节表中出现的次数，并以该字节和出现的次数作为编码的依据。 例如，现有如下一些字节数据： 那么，首先我们对上述每个数据出现次数做统计，即得到： 编码的依据得到了，万事俱备。由于RLE编码太简单了，于是我们一步就得到编码的结果了。 核心代码： char * REL_Coding(char *src_ch, int length, char *dst_ch) / * src_ch 为原始字符串， * length 为原始字符串的长度， * dst_ch 为根据算法得到的编码 / { int i = 0; int j = 0; int count = 0; char p = src_ch[0]; while(i <= length) //开始编码 { if(p == src_ch[i])//如果有重复，计算其重复的次数 ... RLE编码的过程简单，代码的实现也就很容易了。