Как можно использовать дерево Хаффмана для сжатия данных?

Дерево Хаффмана используют для сжатия данных без потерь. el-ed.ru moluch.ru Суть алгоритма в том, чтобы найти символы с большей частотой и дать им самый короткий код, а символам с наименьшей частотой — самый длинный код. moluch.ru

Процесс сжатия включает несколько этапов: el-ed.ru

1. Подсчёт количества появлений каждого символа в исходном сообщении. el-ed.ru Эти данные формируют частотную таблицу. el-ed.ru
2. Создание для каждого символа отдельного узла, отражающего его частоту — будущие листья дерева. el-ed.ru
3. Формирование дерева Хаффмана. el-ed.ru Два наименее частотных узла объединяются в новый, с суммарной частотой. el-ed.ru Процесс продолжается до тех пор, пока не останется одно дерево, представляющее всё множество символов. el-ed.ru
4. Присвоение каждому символу уникального двоичного кода, соответствующего пути от корня до листа: «0» — для движения влево, «1» — вправо. el-ed.ru Благодаря такой структуре ни один код не пересекается с другим, что исключает двусмысленность при чтении. el-ed.ru
5. Замена исходных символов на соответствующие коды. el-ed.ru В итоге получается компактное представление данных без потерь. el-ed.ru

Некоторые области применения алгоритма Хаффмана:

• Форматы JPEG и MP3. el-ed.ru С их помощью удаётся уменьшить вес изображений и аудиофайлов, не затрагивая при этом их восприятие человеком. el-ed.ru
• Мобильная связь и интернет-протоколы. el-ed.ru Когда каналы связи перегружены или ограничены по скорости, экономия объёма передаваемых данных становится особенно ценной. el-ed.ru
• Почтовые сервисы. el-ed.ru Вложения сжимаются для ускорения доставки и снижения нагрузки на серверы. el-ed.ru
• Текстовые архивы — ZIP, GZIP и другие. el-ed.ru Алгоритм помогает упростить хранение документов и увеличить скорость передачи, особенно при работе с большими объёмами. el-ed.ru
• Видеокодеки. el-ed.ru H.264 и MPEG применяют Хаффмана для сокращения объёма видео без потери читаемости картинки. el-ed.ru