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數(shù)據(jù)是怎么被壓縮的

發(fā)布時間:2011-6-30 23:07    發(fā)布者:Liming
關鍵詞: 數(shù)據(jù) , 壓縮
回答問題之前先來看看什么是壓縮。當你有天走在路上,碰見熟人對你說:“吃了?”你一定知道他是在打招呼,既不是要請客也不是讓你“沒吃趕緊回家吃去”。這一句簡單的“吃了”是禮貌和問好的體現(xiàn),也是一種信息的壓縮;\統(tǒng)地說,把一系列已有信息通過一定方法處理,使得其長度縮短,并且信息含量基本或者完全不變,就稱之為壓縮。
計算機上的壓縮過程 我們都知道,計算機采用的是2進制系統(tǒng)。一個連續(xù)的n位二進制數(shù)集,就可以用來表示 2 n 個字符。目前的國際標準是ASCII碼:用一個字節(jié)即8位數(shù)的2進制碼,來表示各種字符和字母。
現(xiàn)在我們只使用2位二進制碼,來簡單地演示由4個符號組成的字符串的壓縮過程。
假設我們有這么一串20個字母的數(shù)據(jù):


默認情況下,用2位2進制碼來表示這四個字母:

每個字符在字符串種各自出現(xiàn)的次數(shù)并不相等:
A:6次 B:10次 C:3次 D:1次
而在計算機中,數(shù)據(jù)則是以2進制碼的形式儲存在硬盤上的:
00 00 01 00 00 01 01 10 01 00 01 01 01 10 01 01 00 01 11 10
壓縮過程如下:
①注明每個字符的出現(xiàn)次數(shù)。把兩個出現(xiàn)次數(shù)最小的字符圈到一起,看作一個新字符,新字符的次數(shù)為兩個組成字符的次數(shù)之和。
②重復上述操作,直至完成對所有字符的處理。這種操作形成的結構看起來像棵樹(下圖),被稱為——霍夫曼(Huffman)樹。
③在每一層的分支線上,按下圖所示分別標上0和1。
從最頂端往下讀,每個字符都有唯一的分支編號連到它那里,無重復也無遺漏,這樣就得到了ABCD這四個字符的新的代碼:
用以上新編碼代入原字符串中,得到:
10 10 0 10 10 0 0 110 0 10 0 0 0 110 0 0 10 0 111 110
整理一下得到新編碼:
原編碼:0000010000010110010001010110010100011110
新編碼:1010010100011001000011000100111110
看!數(shù)據(jù)成功被壓縮。這一段40位長度的內容被壓縮到了34位,壓縮率是85%。
回顧過程容易發(fā)現(xiàn)壓縮的秘密:出現(xiàn)頻率最多的"B"由一位二進制碼“0”來表示,而出現(xiàn)頻率較低的"C"和"D",則由長度增加了的三位二進制碼來表示。通過合理分配不同長度的編碼,肯定可以對數(shù)據(jù)進行一定程度的壓縮。
另外可以證明,霍夫曼樹就是此類編碼替代的最優(yōu)化的方案之一。因為假如存在一個字符的出現(xiàn)頻率高于另一個字符,而它的變長碼長度卻長于另一個字符,那么必然可以通過交換兩者的位置,使得輸出結果的總長度變短。有限次操作后可以達到無法再交換的情況,也就是霍夫曼樹規(guī)則下的情況。
進一步思考幾個問題
在壓縮文件的時候,人們不禁會產生一些新想法或者遇到一些疑問:是否可以對壓縮后的數(shù)據(jù)再次壓縮?當2 n 的n變大后,遇到A:1010,B:10這樣的情況,如何解讀10101010?
就操作上來說,當然能反復編碼,但通過對本文例子中得到的新編碼再次操作后會發(fā)現(xiàn),結果是不會有任何變化的。壓縮的實質,在于消除特定字符分布上的不均衡,通過將短碼分配給高頻字符,而長碼對應低頻字符實現(xiàn)長度上的優(yōu)化。而數(shù)據(jù)經過一次壓縮后,字符的分布已經幾乎平均化了,很難更進一步的壓縮了。
而第二個問題描述的情況是不會出現(xiàn)的的。從構造霍夫曼樹操作上可以看到,一個字符無法在另一個字符的上層。只要操作正確,就一定可以構造出唯一的代碼表,不存在歧義。
還有一個有趣的問題是:雖然把40字節(jié)的內容壓縮到了34字節(jié),但需要將相應的碼表一并發(fā)送給接收方(沒有對應碼表,無法解壓)。這不反而使得壓縮后的數(shù)據(jù)比壓縮前的還要長?
事實也確實如此。本文例子中,真正的最終結果體積是大于原文的。但這不意味了算法錯誤。這是因為“n”過。ɡ又袨2,實際通常為8)導致的。
總長度的不夠使得節(jié)省出來的那部分容量還不足以彌補碼表本身的儲存空間。實際應用中,如果你非要去壓縮一個只有幾個字節(jié)的文件,得到的壓縮包也經常會大于文件本身。通常,壓縮軟件會在每壓縮4kb到32kb數(shù)據(jù)后,重新生成并保存一個霍夫曼樹。當分塊過大時,統(tǒng)計上的整體平均,會掩蓋小區(qū)域內的極度不平均,損失了壓縮的空間。比如存在一個這樣的文件:
AAAAA……AAAAA(一萬個)BBBBB……BBBBB(一萬個)……ZZZZ(一萬個)。
如果從整體上進行霍夫曼樹操作,將不會產生任何壓縮,但是這時候我們把它分成26塊,壓縮并各自保存相應的重新編碼的霍夫曼樹,壓縮率將非常驚人,約等于12.5%。

英語中各字母出現(xiàn)頻率示意圖
從上面字頻圖我們知道,在現(xiàn)實的文本中,英語字母使用頻率各不相同,而且差別很大。有著很高的不平均度。所以大部分壓縮軟件對文本文件依然有著很高的壓縮率。
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