atitit 解决教学记忆问题 压缩算法原理 哈夫曼 LZ77 gzip zlib deflate算法.docx 目录 1. 压缩理论 1 1.1. 柯氏复杂性 1 2. 1 RLE 1

atitit 解决教学记忆问题 压缩算法原理  哈夫曼 LZ77  gzip   zlib deflate算法.docx

 

 

目录

1. 压缩理论 1

1.1. 柯氏复杂性 1

2. 1 RLE 1

3. 2 哈夫曼 (常用 2

3.1. 2.1 原理 2

4. 3 Rice 2

4.1. 3.1 原理 2

5. 4 Lempel-Ziv (LZ77)  常用 2

5.1. 4.1 原理 3

6. gzip   zlib deflate算法(lz77+huffman) 3

7. ref 4

 

  1. 压缩理论
    1. 柯氏复杂性

看到下面你也许会更加失望。对于压缩率的大小,不仅仅在算法上有着理论的限制 —— 数据本身的复杂度对其也会有很大的影响

柯氏复杂性(一位苏联数学家 Andrey Nikolaevich Kolmogorov 的伟大发明)将上述内容阐述地很好。当然,一个事物的度量方式有很多种,柯氏复杂性是一种比较不错的度量方式。数据的柯氏复杂性是指,通过计算机程序输出的,能够描述这个字符串的最短长度。

 

 

  1. 1 RLE

RLE 又叫 Run Length Encoding ,是一个针对无损压缩的非常简单的算法。它用重复字节和重复的次数来简单描述来代替重复的字节。尽管简单并且对于通常的压缩非常低效,但它有的时候却非常有用(例如, JPEG 就使用它)。

  1. 2 哈夫曼 (常用

哈夫曼编码是无损压缩当中最好的方法。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。常见的符号需要很少的位来表示,而不常见的符号需要很多为来表示。

哈夫曼算法在改变任何符号二进制编码引起少量密集表现方面是最佳的。然而,它并不处理符号的顺序和重复或序号的序列。

    1. 2.1 原理

我不打算探究哈夫曼编码的所有实际的细节,但基本的原理是为每个符号找到新的二进制表示,从而通常符号使用很少的位,不常见的符号使用较多的位。

简短的说,这个问题的解决方案是为了查找每个符号的通用程度,我们建立一个未压缩数据的柱状图;通过递归拆分这个柱状图为两部分来创建一个二叉树,每个递归的一半应该和另一半具有同样的权(权是 ∑ =1 符号数 , N 是分之中符号的数量,符号数 是符号 k出现的次数 )

  1. 3 Rice

对于由大 word (例如: 16 或 32 位)组成的数据和教低的数据值, Rice 编码能够获得较好的压缩比。音频和高动态变化的图像都是这种类型的数据,它们被某种预言预处理过(例如 delta 相邻的采样)。

尽管哈夫曼编码处理这种数据是最优的,却由于几个原因而不适合处理这种数据(例如: 32 位大小要求 16GB 的柱状图缓冲区来进行哈夫曼树编码)。因此一个比较动态的方式更适合由大 word 组成的数据。

    1. 3.1 原理

Rice 编码背后的基本思想是尽可能的用较少的位来存储多个字(正像使用哈夫曼编码一样)。实际上,有人可能想到 Rice 是静态的哈夫曼编码(例如,编码不是由实际数据内容的统计信息决定,而是由小的值比高的值常见的假定决定)。

编码非常简单:将值 X 用 X 个‘ 1 ’位之后跟一个 0 位来表示

  1. 4 Lempel-Ziv (LZ77)  常用

Lempel-Ziv 压缩模式有许多不同的变量。基本压缩库有清晰的 LZ77 算法的实现( Lempel-Ziv , 1977 ),执行的很好,源代码也非常容易理解。

LZ 编码器能用来通用目标的压缩,特别对于文本执行的很好。它也在 RLE 和哈夫曼编码器( RLE , LZ ,哈夫曼)中使用来大多数情况下获得更多的压缩。

    1. 4.1 原理

在 LZ 压缩算法的背后是使用 RLE 算法用先前出现的相同字节序列的引用来替代。

简单的讲, LZ 算法被认为是字符串匹配的算法。例如:在一段文本中某字符串经常出现,并且可以通过前面文本中出现的字符串指针来表示。当然这个想法的前提是指针应该比字符串本身要短。

例如,在上一段短语“字符串”经常出现,可以将除第一个字符串之外的所有用第一个字符串引用来表示从而节省一些空间。

一个字符串引用通过下面的方式来表示:

1.   唯一的标记

2.   偏移数量

3.   字符串长度

由编码的模式决定引用是一个固定的或变动的长度。后面的情况经常是首选,因为它允许编码器用引用的大小来交换字符串的大小(例如,如果字符串相当长,增加引用的长度可能是值得的)。

    1. LZ77算法简介

      这一算法是由Jacob Ziv 和 Abraham Lempel 于 1977 年提出,所以命名为 LZ77。

      1.1.1 LZ77算法的压缩原理

      如果文件中有两块内容相同的话,那么只要知道前一块的位置和大小,我们就可以确定后一块的内容。所以我们可以用(两者之间的距离,相同内容的长度)这样一对信息,来替换后一块内容。由于(两者之间的距离,相同内容的长度)这一对信息的大小,小于被替换内容的大小,所以文件得到了压缩。

 

  1. gzip   zlib deflate算法(lz77+huffman)

gzip 、zlib以及图形格式png,使用的压缩算法都是deflate算法。从gzip的源码中,我们了解到了defalte算法的原理和实现。我阅读的gzip版本为 gzip-1.2.4。下面我们将要对deflate算法做一个分析和说明。首先简单介绍一下基本原理,然后详细的介绍实现。


1 gzip 所使用压缩算法的基本原理

gzip 对于要压缩的文件,首先使用LZ77算法的一个变种进行压缩,对得到的结果再使用Huffman编码的方法(实际上gzip根据情况,选择使用静态Huffman编码或者动态Huffman编码,详细内容在实现中说明)进行压缩。所以明白了LZ77算法和Huffman编码的压缩原理,也就明白了gzip的压缩原理。我们来对LZ77算法和Huffman编码做一个简单介绍。

 

  1. ref

几种压缩算法原理介绍 - 爱漂泊人生 - 博客园.html

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