课程要求 Assignment IV Transform + Quantization + Entropy Coding Input: an intra-frame or a residue picture after motion compensation. Task: Code the input picture into a bitstream  and decode the picture from the generated bitstream. Specifications: Imp

本博客由Rcchio原创 我了解到很多压缩文件的程序是基于哈夫曼编码来实现的,所以产生了自己用哈夫曼编码写一个压缩软件的想法,经过查阅资料和自己的思考,我用c++语言写出了该程序,并通过这篇文章来记录一下自己写该程序学到的东西.因为本人写的程序在压缩率上,还有提升的空间,所以本文将不定期更新,但程序整体的思路不会有较大的改动. 一.基于哈夫曼编码可实现压缩文件的原理分析 在计算机中,数据的存储都是二进制的,并且以字节作为基本的存储单位,像英文字母在文本中占一个字节,汉字占两个字节,我们把这种每一

这个程序是研一上学期的课程大作业.当时,跨专业的我只有一点 C 语言和数据结构基础,为此,我查阅了不少资料,再加上自己的思考和分析,实现后不断调试.测试和完善,耗时一周左右,在 2012/11/19 完成.虽然这是一个很小的程序,但却是我完成的第一个程序. 源码托管在 Github:点此打开链接 以下为完整的作业报告: 一.问题描述: 名称:基于哈夫曼编码的文件压缩解压 目的:利用哈夫曼编码压缩存储文件,节省空间 输入:任何格式的文件(压缩)或压缩文件(解压) 输出:压缩文件或解压后的原文件 功

最终结果哈夫曼树,如图所示: 直接上代码: public class HuffmanCode { public static void main(String[] args) { //获取哈夫曼树并显示 Hnode root = createHuffmanTree(createNodes()); root.beforePrint(); System.out.println("===================="); //从哈夫曼树中读取 哈夫曼编码 getHuffmanCode(

哈夫曼树 哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树) 问题:什么是哈夫曼树? 例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80-89分: B,70-79分: C,60-69分: D,<60分: E. if (a < 60){ b = 'E'; } else if (a < 70) { b = ‘D’; } else if (a<80) { b = ‘C’; } else if (a<90){ b = ‘B’; } else { b = ‘A’; } 判别树:用于描述分类

0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:直接插入排序及其优化(二分插入排序)解析及C++实现 1. 哈

Entropy Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5972    Accepted Submission(s): 2507 Problem Description An entropy encoder is a data encoding method that achieves lossless data compress

最近算法课要求实现哈夫曼编码,由于前面的问题都是使用了F#来解决,偶然换成C#也十分古怪,报告也不好看,风格差太多.一开始是打算把C#版本的哈夫曼编码换用F#来写,结果写到一半就觉得日了狗了...毕竟FP水平图样,到处mutable,各种<-...于是想看看有没有现成的F#实现的哈夫曼编码. F#的算法实现这种东西本身不好找,不过M$似乎有着预见性,得来全不费功夫... 原文 open System /// 哈夫曼编码使用了一个叶子节点为输入符号, /// 内部节点是他们所有符号组合的期望频率的

哈夫曼树 给定n个权值作为n的叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近. 哈夫曼编码(Huffman Coding) 又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种.Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4289610.html 哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长最短的树.树的路径长度是从树根到每一个叶子之间的路径长度之和.节点的带树路径长度为从该节点到树根之间的路径长度与该节点权(比如字符在

数据结构实验之二叉树六:哈夫曼编码 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 字符的编码方式有多种,除了大家熟悉的ASCII编码,哈夫曼编码(Huffman Coding)也是一种编码方式,它是可变字长编码.该方法完全依据字符出现概率来构造出平均长度最短的编码,称之为最优编码.哈夫曼编码常被用于数据文件压缩中,其压缩率通常在20%-90%之间.你的任务是对从键盘输入的一个字符串求出它

一.设计题目 对一幅BMP格式的灰度图像(个人证件照片)进行二元霍夫曼编码和译码 二.算法设计 (1)二元霍夫曼编码: ①:图像灰度处理: 利用python的PIL自带的灰度图像转换函数,首先将彩色图片转为灰度的bmp图像,此时每个像素点可以用单个像素点来表示. ②:二元霍夫曼编码: 程序流程图: 详细设计: 统计像素点频率,首先通过python自带的PIL库的图像像素点读取函数read()获取灰度图像的所有像素点,通过循环遍历每个像素点,将每个出现的像素点值以及其次数以键值对的形式放入到pyt

(笔记图片截图自课程Image and video processing: From Mars to Hollywood with a stop at the hospital的教学视频,使用时请注意版权要求.) JPEG用哈夫曼编码(Huffman Encoder)作为其符号编码.哈弗曼编码是压缩算法中的经典,它理论上可以将数据编成平均长度最小的无前缀码(Prefix-Free Code). 为什么要进行编码? 关于Lena:莱娜图(Lenna)是指刊于1972年11月号<花花公子>(Pla

最近无意中想到关于api返回值加密的问题,譬如我们的api需要返回一些比较敏感或者重要不想让截获者得到的信息,像如果是做原创图文的,文章明文返回的话则有可能被抓包者窃取. 关于请求时加密的方式比较多,像常见的如阿里某api就是根据所有参数ascii码升序排序并加盐加密,这样能避免黑客篡改请求值.那关于返回值加密的,我觉得用哈夫曼编码就不错. 大家都知道哈夫曼是用来做压缩解压的算法,通过哈夫曼压缩后的数据其实就相当于加密了,我们可以把返回值用哈夫曼算法压缩得到一串的0101,然后再随便头尾补个乱码

前天acm实验课,老师教了几种排序,抓的一套题上有一个哈夫曼树的题,正好之前离散数学也讲过哈夫曼树,这里我就结合课本,整理一篇关于哈夫曼树的博客. 主要摘自https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3706821.html感谢大佬 https://www.cnblogs.com/kubixuesheng/p/4397798.html这位大佬举例很好 哈夫曼树的介绍 Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树. 定义:给定n个权值作为n

数据结构实验之二叉树六:哈夫曼编码 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Submit Statistic Discuss Problem Description 字符的编码方式有多种,除了大家熟悉的ASCII编码,哈夫曼编码(Huffman Coding)也是一种编码方式,它是可变字长编码.该方法完全依据字符出现概率来构造出平均长度最短的编码,称之为最优编码.哈夫曼编码常被用于数据文件压缩中,其压缩率通常在20%-90%之间.你的任务是对从键盘

哈夫曼编码-译码器 此次实验的注释解析多加不少---若对小伙伴们有帮助 希望各位麻烦点个关注 多谢 1.哈夫曼树构造算法为: (1)由给定的n个权值{w1,w2,…,wn}构造n棵只有根结点的二叉树,从而得到一个二叉树森林F={T1,T2,…,Tn}. (2)在二叉树森林F中选取根结点的权值最小和次小的两棵二叉树作为新的二叉树的左右子树构造新的二叉树,新的二叉树的根结点权值为左右子树根结点权值之和. (3)在二叉树森林F中删除作为新二叉树左右子树的两棵二叉树,将新二叉树加入到二叉树森林F中. (

设计一个哈夫曼编码.译码系统.对一个ASCII编码的文本文件中的字符进行哈夫曼编码,生成编码文件:反过来,可将编码文件译码还原为一个文本文件.(1) 从文件中读入任意一篇英文短文(文件为ASCII编码,扩展名为txt):(2) 统计并输出不同字符在文章中出现的频率(空格.换行.标点等也按字符处理):(3) 根据字符频率构造哈夫曼树,并给出每个字符的哈夫曼编码:(4) 图形化输出哈夫曼树.哈夫曼编码:(5) 将文本文件利用哈夫曼树进行编码,存储成压缩文件(编码文件后缀名.huf)(6) 用哈夫曼编

霍夫曼树 基本介绍和创建 基本介绍 又称哈夫曼树,赫夫曼树 给定n个权值作为n个叶子节点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度(wpl)达到最小,称为最优二叉树 霍夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的节点离根较近 几个重要的概念 路径和路径长度:一棵树中从一个节点往下可以达到的子节点之间的通路叫做路径,通路中分支的数目称为路径长度.如规定根节点的层数为1,则从根节点到L层节点的路径长度为L - 1 节点的权及带权路径长度:若将书中的节点赋值给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为节点的权,带

 赫夫曼树 1 基本介绍 1) 给定 n 个权值作为 n 个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度(wpl)达到最小,称这样的二叉树为 最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree), 还有的书翻译为霍夫曼树. 2) 赫夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近   2 赫夫曼树几个重要概念和举例说明 1) 路径和路径长度:在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路 中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层数为 1,则从根结点到第 L