डेटा संपीड़न के लिए हफ़मैन ट्री को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करना

जब हफ़मैन कोडिंग की बात आती है, तो कुशल डिकोडिंग के लिए निर्मित हफ़मैन ट्री को संग्रहीत करना एक महत्वपूर्ण विचार है। यह आलेख कॉम्पैक्ट आउटपुट के लिए ट्री प्रतिनिधित्व को संपीड़ित करने की तकनीकों पर चर्चा करता है। प्रस्तावित समाधान का विस्तृत विश्लेषण नीचे दिया गया है:

प्रस्तावित दृष्टिकोण

वास्तविक आवृत्तियों को संग्रहीत करने के बजाय, विधि पेड़ की संरचना को एन्कोड करने पर केंद्रित है:

• लीफ नोड्स के लिए: एन-बिट कैरेक्टर के बाद 1-बिट आउटपुट करें मान।
• नॉन-लीफ नोड्स के लिए: 0-बिट आउटपुट करें, फिर दोनों चाइल्ड नोड्स को पुनरावर्ती रूप से एन्कोड करें।

डिकोडिंग प्रक्रिया:

• थोड़ा पढ़ें:

  • 1: एन-बिट कैरेक्टर पढ़ें और बनाएं एक नया पत्ता नोड। &&&]
  आउटपुट आकार की गणना:
वृक्ष का आकार = 10 * वर्णों की संख्या - 1 (पत्तियाँ और गैर-पत्तियाँ)

एन्कोडेड आकार = योग (आवृत्ति * प्रत्येक वर्ण के लिए पथ की लंबाई)

लाभ:

• बिट-वार एन्कोडिंग पहले सटीक आउटपुट आकार गणना को सक्षम बनाता है लेखन।
• पेड़ संरचना को आवृत्ति जानकारी के बिना संरक्षित किया जाता है, जो डिकोडिंग के लिए अनावश्यक है।

उदाहरण:

• पेड़:

| 8

•   20

  3
  
  

  ए सी ई बी डीपथ:

  	6 5 1 2

  ए: 00

बी: 110
• सी: 01

• डी: 111

  ई: 10
  • गणना:
  • ट्री आकार = 59 बिट्स = 8 बाइट्स
  • एनकोडेड आकार = 43 बिट्स = 6 बाइट्स

• आउटपुट: 7 बाइट्स (ट्री एन्कोडेड) डेटा), मूल वर्णों को संग्रहीत करने के लिए 20 बाइट्स की तुलना में।

  • निष्कर्ष
  • यह दृष्टिकोण डेटा संपीड़न अनुप्रयोगों के लिए हफ़मैन पेड़ों का एक कुशल और कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व प्रदान करता है। वृक्ष संरचना को सीधे एन्कोड करके, यह डिकोडिंग के लिए आवश्यक जानकारी को संरक्षित करते हुए स्थान बचाता है। यह विधि पहले से आउटपुट आकार का अनुमान लगाने में सक्षम बनाती है और संपूर्ण-फ़ाइल और खंडित डेटा संपीड़न परिदृश्यों दोनों को पूरक कर सकती है।