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

在前年暑假的时候,用C实现了哈夫曼编译码的功能,见文章<哈夫曼树及编译码>.不过在通信仿真中,经常要使用到Matlab编程,所以为了方便起见,这里用Matlab实现的哈夫曼编码的功能.至于哈夫曼编译码的基本原理,我们可以参考之前的文章<哈夫曼树及编译码>,里面有详细的说明及图解过程.下面直接给出具体的Matlab实现的哈夫曼编码函数,由于程序中注释还算比较详细,在此就不予与说明: function [ h,e ] = Huffman_code( p ) %p为概率分布,此函数功能是

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

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

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

转载自:click here 1.哈夫曼编码的起源: 哈夫曼编码是 1952 年由 David A. Huffman 提出的一种无损数据压缩的编码算法.哈夫曼编码先统计出每种字母在字符串里出现的频率,根据频率建立一棵路径带权的二叉树,也就是哈夫曼树,树上每个结点存储字母出现的频率,根结点到结点的路径即是字母的编码,频率高的字母使用较短的编码,频率低的字母使用较长的编码,使得编码后的字符串占用空间最小. 2.哈夫曼树构造的过程: 首先统计每个字母在字符串里出现的频率,我们把每个字母看成一个结点,结

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

Safe Or Unsafe Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2366    Accepted Submission(s): 977 Problem Description Javac++ 一天在看计算机的书籍的时候,看到了一个有趣的东西!每一串字符都可以被编码成一些数字来储存信息,但是不同的编码方式得到的储存空间是不一样

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

原文链接:https://www.dreamwings.cn/ytu3027/2899.html 3027: 哈夫曼编码 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 2  解决: 2 题目描述 设计一个程序,构造一颗哈夫曼树,输出对应的哈夫曼编码. 输入 输入数据有两行,第一行为一个整数n,代表接下来要输入n个整数,然后我们用这n个整数构造一个哈夫曼树. 输出 输出对应的哈夫曼编码,每一个哈夫曼编码占一行. 样例输入 8 7 19 2 6 32 3 21 10 样例输出 1010

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

/* Safe Or Unsafe Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1816 Accepted Submission(s): 736 Problem Description Javac++ 一天在看计算机的书籍的时候,看到了一个有趣的东西!每一串字符都可以被编码成一些数字来储存信息,但是不同的编码方式得到的储存空间是不一样的!

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

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1053 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <queue> using namespace std; ]; ]; int cal(char x){ ; ; } struct node{ int w; friend bool o

哈夫曼树(Huffman Tree)与哈夫曼编码(Huffman coding)

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

//哈夫曼树类 public class HaffmanTree { //最大权值 ; int nodeNum ; //叶子结点个数 public HaffmanTree(int n) { this.nodeNum = n; } //构造哈夫曼树算法 public void haffman(int[] weight,HaffNode[] nodes)//权值数组,所有节点数组 { int n = this.nodeNum; //m1,m2,表示最小的两个权值,x1,x2,表示最小两个权值对应的编

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4096079.html 使用优先队列实现,需要注意以下几点: 1.在使用priority_queue时,内部需要存储哈夫曼树节点的指针,而不能是节点.因为构建哈夫曼树时,需要把其左右指针指向孩子,而如果储存的是节点,那么孩子的地址是会改变的.同理节点应当使用new在内存中开辟,而不能使用vector,原因是vector在数组大小为2整数次幂时,大小会倍增,开辟新数组并把老数组的数字copy过

一.熵编码概念: 熵越大越混乱 信息学中的熵: 用于度量消息的平均信息量,和信息的不确定性 越是随机的.前后不相关的信息,其熵越高 信源编码定理: 说明了香农熵越信源符号概率之间的关系 信息的熵为信源无损编码后平均码长的下限 任何的无损编码方法都不可能使编码后的平均码长小于香农熵,只能使其尽量接近 熵与混乱程度: 混乱度越高的信源,越难以被压缩,需要更大量的信息来表示其排列顺序 熵编码基本思想: 是使其前后的码字之间尽量更加随机,尽量减小前后的相关性,更加接近其信源的香农熵.这样在表示同样的信息