我现在在Lua有这个Huffman算法
for _,v in next, tData do
tFreq[v] = tFreq[v] and tFreq[v]+1 or 1
end
for k,v in next,tFreq do
iCount = iCount + 1
fInsert(tTree,{freq=v,contains=k})
end
while #tTree>1 do
fSort(tTree, function(a,b)
return a.freq<b.freq
end)
fInsert(tTree,{fr
我正在尝试对文本压缩算法进行逆向工程,但我已经在一个地方停留了大约一个月。一般来说,是用C语言编写的解码器代码,它工作得很好,但我仍然不明白压缩方案是如何工作的。问题部分是GetNextChararacter函数。
我不理解这种迭代比特流格式。它看起来像是以一种奇怪的方式序列化的二进制霍夫曼树。因此,迭代比特流类似于递归树,算法在当前节点遍历所有叶子并输出叶子计数时进行搜索。在此之后,源比特流跳过iterationBitStream中的一些比特。如果在当前位置设置了iterBit,我们将遍历迭代流的剩余部分,并将结果添加到前一个偏移量中。依此类推,直到我们到达迭代偏移量中的叶子。Total c
第一次用这个网站问问题,但我得到了很多答案!
背景:
我正在解码一个可变长度的视频流,它是使用RLE和Huffman编码编码的。流是10到20千字节长,因此我试图“挤出”尽可能多的时间,我可以从每一步,以便它可以有效地进行实时解码。
现在,我正在进行的步骤是将比特流转换为一个基于Huffman表的数字。我通过计算前导零的数目来确定要包含的尾随位数。这张桌子看起来是:
001xs range -3 to 3
0001xxs range -7 to 7
00001xxxs range -15 to 15
一直到127岁。S是符号位,0表示正,1表示负