摘要：
通过图6-5的步骤2可以发现，在用枝条连接数据时，我们是从出现频率较低的数据开始的，这就意味着出现频率越低的数据到达根部的枝条数就越多。而枝条数越多，编码的位数也就随之增多了。 使用哈夫曼树后，出现频率越高的数据所占用的数据位数就越少，而且数据的区分也可以很清晰地实现。 哈夫曼算法可以对数据进行区分 阅读全文
posted @ 2023-02-11 20:48
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摘要：
莫尔斯编码是根据日常文本中各字符的出现频率来决定表示各字符的编码的数据长度的。不过，该编码体系，对AAAAAABBCDDEEEEEF这样的特殊文本并不是最适合的。在莫尔斯编码中，E的数据长度最短，而在AAAAAABBCDDEEEEEF这个文本中，出现最频繁的是字符A。因此，应该给A分配数据长度最短的 阅读全文
posted @ 2023-02-11 20:26
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摘要：
压缩技巧：哈夫曼算法 哈夫曼算法是哈夫曼(D.A.Huffman)于1952年提出来的压缩算法。日本人比较常用的压缩软件LHA（LHA是吉崎荣泰开发的一款免费压缩软件），使用的就是哈夫曼算法。 为了更好地理解哈夫曼算法，首先要抛弃掉“半角英文数字的1个字符是1个字节(8位)的数据”这一概念。 文本文 阅读全文
posted @ 2023-02-11 20:10
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摘要：
在实际的文本文件中，同样字符多次重复出现的情况并不多见。虽然针对相同数据经常连续出现的图像、文件等，RLE算法可以发挥不错的效果，但它并不适合文本文件的压缩。不过，因为该压缩机制非常简单，因此使用RLE算法的程序也相对更容易编写。 借助RLE算法对而各种文件进行压缩的结果： 通过上图可以看出，使用R 阅读全文
posted @ 2023-02-11 19:58
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摘要：
把文件内容用“数据×重复次数”的形式来表示的压缩方法称为RLE (Run Length Encoding，行程长度编码)算法(图6-2） RLE算法是一种很好的压缩方法，经常被用于压缩传真的图像等。因为图像文件本质上也是字节数据的集合体，所以可以用RLE算法来压缩。 阅读全文
posted @ 2023-02-11 19:39
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摘要：
文件储存的基本单位是1字节(=8位) DOC、LZH和TXT这些扩展名中LZH是压缩文件的扩展名。 文件内容用“数据的值×循环次数”来表示的压缩方法是RLE算法。 在Windows 计算机经常使用的SHIFT JIS字符编码中，1个半角英数是用1字节(=8位)的数据来表示的。 BMP(BITMAP) 阅读全文
posted @ 2023-02-11 19:33
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