关于数据压缩理论的研究和实践比较系统的研究始于20世纪40年代。Bell 实验室的Clande Shannon创建了信息论。信息论包括信息存储和通信的方式,而数据压缩进入信息论领域是因为它涉及了冗余问题,所以开始系统研究数据压缩。如何提高压缩算法的压缩率,如何减少压缩时间及如何使压缩软件更加简单实用是目前人们研究的重点。

 
 
 

 

 

·huffman编码
  D.A.Huffman 发现了一种基于信号概率的数据压缩算法。其包含两个基本的处理阶段:
1)对源信号的出现频率进行统计,每个源信号根据它出现频率大小被赋予一定的编码,高频率的信号对应短码,低频率的信号对应长码。
2)用信号对应的编码去取代源数据中的信号.

同时Huffman编码有一个十分重要的特性:任何一个编码决不会是其他编码的前缀。这一特性保证了对编码译码时的唯一性。。因为Huffman编码在实际中并只对单一、完备性的信号进行编码,穷举源数据中所有可能的信号是很困难的,而且压缩时必须知道每一要压缩的字符在文本中出现的概率,这势必造成两次扫描输入串。为此在传统的Huffman编码的基础上产生动态的Huffman算法。动态Huffman算法的基本思想:构造一棵树,这棵树能够随输入串的输入而不断的调整修改,保证它反映所输入串数据变化着的概率.

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·算术编码
 

算术编码是一种高效清除字串冗余的算法。他避开用一个特定码字代替一输入符号的思想,而用一个单独的浮点数来代替一串输入符号,避开了Huffman编码中比特数必须取整的问题。但是算术编码的实现有两大缺陷:1)很难在具有固定精度的计算机完成无限精度的算术操作。2)高度复杂的计算量不利于实际应用。

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·Shannon
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