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<html>

<head>
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<title>笨笨數據壓縮教程</title>
</head>

<body bgcolor="#FFFFFF">

<p align="right"><a href="http://www.contextfree.net/">返回斷章取義堂</a>&nbsp;&nbsp;<a href="http://www.contextfree.net/wangyg/">返回詠剛的家</a></p>

<p style="background-color:#AAEEFF;font-size:14px;color:#0000AA">《笨笨數據壓縮教程》是我在1998年因工作需要研究壓縮算法時寫的文章(算是一種工作筆記吧,其中難免有許多疏漏),1999年初隨著項目變遷,就把壓縮技術的研究暫時擱置了。從那以后,一是工作太忙,二是自己懶惰,總之是沒能把半部壓縮教程補全。非常對不住大家。——王詠剛,2003年3月</p>

<p><img src="benben.jpg"
alt="笨笨數據壓縮教程(Benben's Data Compression Guide)"
width="370" height="129"></p>

<h2>第三章 奇妙的二叉樹:Huffman的貢獻</h2>
<div align="right">

<address>
    <a href="chapter2.htm">第二章</a> <a href="chapter4.htm">第四章</a>
</address>
</div>

<p>提起 Huffman
這個名字,程序員們至少會聯(lián)想到二叉樹和二進制編碼。的確,我們總以
Huffman 編碼來概括 D.A.Huffman 個人對計算機領域特別是數據壓縮領域的杰出貢獻。我們知道,壓縮
= 模型 +
編碼,作為一種壓縮方法,我們必須全面考慮其模型和編碼兩個模塊的功效;但同時,模型和編碼兩個模塊又相互具有獨立性。舉例來說,一個使用
Huffman 編碼方法的程序,完全可以采用不同的模型來統(tǒng)計字符在信息中出現(xiàn)的概率。因此,我們這一章將首先圍繞
Huffman 先生最為重要的貢獻 —— Huffman
編碼展開討論,隨后,我們再具體介紹可以和
Huffman 聯(lián)合使用的概率模型。</p>

<p><strong>為什么是二叉樹</strong></p>

<p>為什么壓縮領域中的編碼方法總和二叉樹聯(lián)系在一起呢?原因非常簡單,回憶一下我們介紹過的“前綴編碼”:為了使用不固定的碼長表示單個字符,編碼必須符合“前綴編碼”的要求,即較短的編碼決不能是較長編碼的前綴。要構造符合這一要求的二進制編碼體系,二叉樹是最理想的選擇。考察下面這棵二叉樹:</p>

<pre>                根(root)
            0     |     1
           +------+------+
      0    |    1     0  |   1
     +-----+-----+   +---+----+
     |           |   |        |
     a           |   d        e
            0    |    1
           +-----+-----+
           |           |
           b           c</pre>

<p>要編碼的字符總是出現(xiàn)在樹葉上,假定從根向樹葉行走的過程中,左轉為0,右轉為1,則一個字符的編碼就是從根走到該字符所在樹葉的路徑。正因為字符只能出現(xiàn)在樹葉上,任何一個字符的路徑都不會是另一字符路徑的前綴路徑,符合要求的前綴編碼也就構造成功了:</p>

<pre>a - 00  b - 010  c - 011  d - 10  e - 11</pre>

<p><strong>Shannon-Fano 編碼</strong></p>

<p>進入 Huffman
先生構造的神奇二叉樹之前,我們先來看一下它的前身,由
Claude Shannon 和 R.M.Fano 兩人提出的 Shannon-Fano 編碼。</p>

<p>討論之前,我們假定要編碼字符的出現(xiàn)概率已經由某一模型統(tǒng)計出來,例如,對下面這串出現(xiàn)了五種字符的信息(
40 個字符長 ):</p>

<pre>cabcedeacacdeddaaabaababaaabbacdebaceada</pre>

<p>五種字符的出現(xiàn)次數分別:a - 16,b - 7,c - 6,d
- 6,e - 5。</p>

<p>Shannon-Fano
編碼的核心仍然是構造二叉樹,構造的方式非常簡單:</p>

<p>1)
將給定符號按照其頻率從大到小排序。對上面的例子,應該得到:</p>

<pre>    a - 16
    b - 7
    c - 6
    d - 6
    e - 5</pre>

<p>2)
將序列分成上下兩部分,使得上部頻率總和盡可能接近下部頻率總和。我們有:</p>

<pre>    a - 16
    b - 7
-----------------
    c - 6
    d - 6
    e - 5</pre>

<p>3)
我們把第二步中劃分出的上部作為二叉樹的左子樹,記
0,下部作為二叉樹的右子樹,記 1。</p>

<p>4) 分別對左右子樹重復 2 3
兩步,直到所有的符號都成為二叉樹的樹葉為止。現(xiàn)在我們有如下的二叉樹:</p>

<pre>                根(root)
            0     |     1
           +------+------+
      0    |    1     0  |   1
     +-----+-----+   +---+----+
     |           |   |        |
     a           b   c        |
                         0    |    1
                        +-----+-----+
                        |           |
                        d           e</pre>

<p>于是我們得到了此信息的編碼表:</p>

<pre>a - 00  b - 01  c - 10  d - 110  e - 111</pre>

<p>可以將例子中的信息編碼為:</p>

<pre>cabcedeacacdeddaaabaababaaabbacdebaceada</pre>

<pre>10 00 01 10 111 110 111 00 10 00 10 ......</pre>

<p>碼長共 91 位。考慮用 ASCII 碼表示上述信息需要
8 * 40 = 240 位,我們確實實現(xiàn)了數據壓縮。</p>

<p><strong>Huffman 編碼</strong></p>

<p>Huffman 編碼構造二叉樹的方法和 Shannon-Fano
正好相反,不是自上而下,而是從樹葉到樹根生成二叉樹。現(xiàn)在,我們仍然使用上面的例子來學習
Huffman 編碼方法。</p>

<p>1)
將各個符號及其出現(xiàn)頻率分別作為不同的小二叉樹(目前每棵樹只有根節(jié)點)。</p>

<pre>   a(16)     b(7)    c(6)    d(6)    e(5)</pre>

<p>2) 在 1
中得到的樹林里找出頻率值最小的兩棵樹,將他們分別作為左、右子樹連成一棵大一些的二叉樹,該二叉樹的頻率值為兩棵子樹頻率值之和。對上面的例子,我們得到一個新的樹林:</p>

<pre>                                     | (11)
   a(16)     b(7)     c(6)       +---+---+        
                                 |       |
                                 d       e</pre>

<p>3) 對上面得到的樹林重復 2
的做法,直到所有符號都連入樹中為止。這一步完成后,我們有這樣的二叉樹:</p>

<pre>                根(root)
            0     |     1
           +------+----------------+
           |              0        |          1
           |             +---------+-----------+
           |      0      |     1        0      |      1
           a     +-------+------+      +-------+-------+
                 |              |      |               |
                 b              c      d               e </pre>

<p>由此,我們可以建立和 Shannon-Fano
編碼略微不同的編碼表:</p>

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