霍夫曼编码平均位数霍夫曼编码

哈夫曼编码原理赫夫曼码的码字（各符号的代码）是异前置码字，即任一码字不会是另一码字的前面部分，这使各码字可以连在一起传送，中间不需另加隔离符号，只要传送时不出错，收端仍可分离各个码字，不致混淆。
哈夫曼编码，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。
扩展资料
赫夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率
和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1 。
每次相
加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1” ，
将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的赫夫曼编码。
例如a7从左至右，由U至U″″ ，其码字为1000；
a6按路线将所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，其码字为1001?
用赫夫曼编码所得的平均比特率为：Σ码长×出现概率
上例为：0.2×2+0.19×2+0.18×3+0.17×3+0.15×3+0.1×4+0.01×4=2.72 bit
可以算出本例的信源熵为2.61bit ，二者已经是很接近了。
参考资料来源：百度百科-哈夫曼编码

文章插图
霍夫曼编码的编码效率怎么求？求效率首先要求得信号的熵，也就是最小的编码长度，比如是2.3 ，然后再求霍夫曼码的平均编码长度（各个概率和码位相乘再求和）比如是2.7 ，那么效率就是0.85 。
霍夫曼编码的编码效率，我想可以用压缩率来表示吧。随机选取一段字符，计算其编码长度为 n 。再对其用霍夫曼编码，得到长度为 m 。于是 m/n 就是压缩率。
霍夫曼编码是变长编码，思路：对概率大的编的码字短，概率小的编的码字长，这样一来所编的总码长就小，这样编码效率就高。
扩展资料：
在计算机数据处理中，霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。
参考资料来源：百度百科-霍夫曼编码
霍夫曼编码扩展码已经说明了用两种编码长度，于是根据已经求出来的代码长度，尝试两种编码长度（题目中是3、4），选择某一些代码是3位，再选择某一些代码是4位，求出平均长度，若是小于3.2 ，则可以。若不行，则选其他两种编码长度。
什么赫夫曼编码,我想知道下它的原理1、是一种利用二叉树实现的编码原理
霍夫曼（Huffman）编码原理
霍夫曼（Huffman）编码是1952年为文本文件而建立，是一种统计编码。属于无损压缩编码。
霍夫曼编码的码长是变化的，对于出现频率高的信息，编码的长度较短；而对于出现频率低的信息，编码长度较长。这样，处理全部信息的总码长一定小于实际信息的符号长度。
步骤进行：
l）将信号源的符号按照出现概率递减的顺序排列。
2）将两个最小出现概率进行合并相加，得到的结果作为新符号的出现概率。
3）重复进行步骤1和2直到概率相加的结果等于1为止。
4）在合并运算时，概率大的符号用编码0表示，概率小的符号用编码1表示。
5）记录下概率为1处到当前信号源符号之间的0 ， l序列，从而得到每个符号的编码。
例：
设信号源为
s＝｛s1,
s2,
s3,
s4,
s5｝
对应的概率为p＝｛0.25 ， 0.22 ， 0.20,

霍夫曼编码平均位数 霍夫曼编码

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