Almacenamiento eficiente de un árbol de Huffman para la compresión de datos

Cuando se trata de codificación Huffman, almacenar el árbol de Huffman construido para una decodificación eficiente es una consideración clave. Este artículo profundiza en las técnicas para comprimir la representación del árbol para obtener una salida compacta. A continuación se muestra un análisis detallado de una solución propuesta:

Enfoque propuesto

En lugar de almacenar las frecuencias reales, el método se centra en codificar la estructura del árbol:

• Para nodos hoja: Genera un valor de 1 bit seguido del valor de carácter de N bits.
• Para nodos hoja Nodos: Genera un bit 0 y luego codifica ambos nodos secundarios de forma recursiva.

Proceso de decodificación:

• Leer un poco:

  • 1: leer caracteres de N bits y crear un nuevo nodo hoja.
  • 0: decodificar recursivamente los nodos secundarios izquierdo y derecho y crear un nuevo nodo no hoja.

Análisis:

Cálculo del tamaño de salida:

• Tamaño del árbol = 10 * Número de caracteres - 1 (hojas y no hojas)
• Tamaño codificado = Suma (Frecuencia * Longitud de ruta para cada carácter)

Beneficios:

• La codificación bit a bit permite un cálculo preciso del tamaño de salida antes de escribir.
• El árbol La estructura se conserva sin información de frecuencia, lo cual es redundante para la decodificación.

Ejemplo:

Considere el texto de entrada: AAAAAABCCCCCCDDEEEEE

• Árbol:

    20

  ----------
  | 8
  | -------

  12	3

  A C E B D

• 6 5 1 2

• Rutas:

  • A: 00
  • B: 110
  • C: 01
  • D: 111
  • E: 10

• Cálculo:

  • Tamaño del árbol = 59 bits = 8 bytes
  • Tamaño codificado = 43 bits = 6 bytes
• Salida: 7 bytes (datos codificados en árbol), en comparación con 20 bytes para almacenar el original caracteres.

Conclusión

Este enfoque proporciona una representación eficiente y compacta de los árboles de Huffman para aplicaciones de compresión de datos. Al codificar la estructura de árbol directamente, se ahorra espacio y al mismo tiempo se conserva la información necesaria para la decodificación. El método permite estimar el tamaño de salida por adelantado y puede complementar escenarios de compresión de datos tanto de archivos completos como fragmentados.