数据的压缩存储与解压缩算法实现(C语言)

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数据的压缩存储与解压缩算法实现(C语言)

在一些嵌入式的项目设计中,空间是相当宝贵的,因为一个CPU的存储是有限的,所以此时我们在保存数据的时候,喜欢来进行压缩保存,著名的有哈夫曼树算法,专门用来做压缩的算法,当然,本节我们不讨论这些稍微高级的算法,写一个简单的例子,开发中遇见的,比如,我想把0xfe,0xf1,0x3e,0x3c这四个字节的数据存放在8个字节的buf里去,低4位在前,高4位在后,依次类推,存够8个byte.这时第一反应就是采用数组来进行设计这样的一个算法,如何设计? 假设,uchar tab[] = {0xfe , 0…

利用JAVA API函数实现数据的压缩与解压缩

综述许多信息资料都或多或少的包含一些多余的数据.通常会导致在客户端与服务器之间,应用程序与计算机之间极大的数据传输量.最常见的解决数据存储和信息传送的方法是安装额外的存储设备和扩展现有的通讯能力.这样做是可以的,但无疑会增加组织的运作成本.一种有效的解决数据存储与信息传输的方法是通过更有效率的代码来存储数据.这篇文章简要的介绍了数据的压缩与解压缩,并展示了用java.util.zip包来实现数据的压缩与解压缩是多么的方便与高效. 当然用诸如WinZip,gzip,和Java压缩(或jar)…

hive 压缩全解读(hive表存储格式以及外部表直接加载压缩格式数据)；HADOOP存储数据压缩方案对比（LZO,gz，ORC）

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl…

C++ 特殊矩阵的压缩存储算法

1. 前言什么是特殊矩阵? C++,一般使用二维数组存储矩阵数据. 在实际存储时,会发现矩阵中有许多值相同的数据或有许多零数据,且分布呈现出一定的规律,称这类型的矩阵为特殊矩阵. 为了节省存储空间,可以设计算法,对这类特殊矩阵进行压缩存储,让多个相同的非零数据只分配一个存储空间:对零数据不分配空间. 本文将讲解如何压缩这类特殊矩阵,以及压缩后如何保证矩阵的常规操作不受影响. 2. 压缩对称矩阵什么是对称矩阵? 在一个n阶矩阵A中,若所有数据满足如下述特性,则可称A为对称矩阵. a[i][j]…

Hive（八）Hive的Shell操作与压缩存储

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no…

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述)

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 用经典矩阵转置算法和普通的三元组矩阵转置在时间复杂度上都是不乐观的.快速转置算法在增加适当存储空间后实现快速转置具体原理见代码注释部分,时间复杂度为O(nu+tu):个人认为重排三元组之间的次序一步可以省略,虽然三元组数据变得杂乱无章,但是可以把时间复杂度提高到O(tu),如果是不考虑三元组,直接输出转置后的矩阵就可以采用这种方法;行逻辑链接实现稀疏矩阵相乘,十字链表实现稀疏矩阵相加正在编写中,即将更新.声明:转载,引用请以链接…