Logo Море(!) аналитической информации!
IT-консалтинг Software Engineering Программирование СУБД Безопасность Internet Сети Операционные системы Hardware
Скидка до 20% на услуги дата-центра. Аренда серверной стойки. Colocation от 1U!

Миграция в облако #SotelCloud. Виртуальный сервер в облаке. Выбрать конфигурацию на сайте!

Виртуальная АТС для вашего бизнеса. Приветственные бонусы для новых клиентов!

Виртуальные VPS серверы в РФ и ЕС

Dedicated серверы в РФ и ЕС

По промокоду CITFORUM скидка 30% на заказ VPS\VDS

VPS/VDS серверы. 30 локаций на выбор

Серверы VPS/VDS с большим диском

Хорошие условия для реселлеров

4VPS.SU - VPS в 17-ти странах

2Gbit/s безлимит

Современное железо!

2004 г.

2.6.2. Локально адаптивный алгоритм сжатия

Семёнов Ю.А. (ГНЦ ИТЭФ), book.itep.ru

Этот алгоритм используется для кодирования (L,I), где L строка длиной N, а I – индекс. Это кодирование содержит в себе несколько этапов.

1. Сначала кодируется каждый символ L с использованием локально адаптивного алгоритма для каждого из символов индивидуально. Определяется вектор целых чисел R[0],…,R[N-1], который представляет собой коды для символов L[0],…,L[N-1]. Инициализируется список символов Y, который содержит в себе каждый символ из алфавита Х только один раз. Для каждого i = 0,…,N-1 устанавливается R[i] равным числу символов, предшествующих символу L[i] из списка Y. Взяв Y = [‘a’,’b’,’c’,’r’] в качестве исходного и L = ‘caraab’, вычисляем вектор R: (2 1 3 1 0 3).

2. Применяем алгоритм Хафмана или другой аналогичный алгоритм сжатия к элементам R, рассматривая каждый элемент в качестве объекта для сжатия. В результате получается код OUT и индекс I.

Рассмотрим процедуру декодирования полученного сжатого текста (OUT,I).

Здесь на основе (OUT,I) необходимо вычислить (L,I). Предполагается, что список Y известен.

  1. Сначала вычисляется вектор R, содержащий N чисел: (2 1 3 1 0 3).

  2. Далее вычисляется строка L, содержащая N символов, что дает значения R[0],…,R[N-1]. Если необходимо, инициализируется список Y, содержащий символы алфавита X (как и при процедуре кодирования). Для каждого i = 0,…,N-1 последовательно устанавливается значение L[i], равное символу в положении R[i] из списка Y (нумеруется, начиная с 0), затем символ сдвигается к началу Y. Результирующая строка L представляет собой последнюю колонку матрицы M. Результатом работы алгоритма будет (L,I). Взяв Y = [‘a’,’b’,’c’,’r’] вычисляем строку L = ‘caraab’.

Наиболее важным фактором, определяющим скорость сжатия, является время, необходимое для сортировки вращений во входном блоке. Наиболее быстрый способ решения проблемы заключается в сортировке связанных строк по суффиксам.

Для того чтобы сжать строку S, сначала сформируем строку S’, которая является объединением S c EOF, новым символом, который не встречается в S. После этого используется стандартный алгоритм к строке S’. Так как EOF отличается от прочих символов в S, суффиксы S’ сортируются в том же порядке, как и вращения S’. Это может быть сделано путем построения дерева суффиксов, которое может быть затем обойдено в лексикографическом порядке для сортировки суффиксов. Для этой цели может быть использован алгоритм формирования дерева суффиксов Мак-Крейгта. Его быстродействие составляет 40% от наиболее быстрой методики в случае работы с текстами. Алгоритм работы с деревом суффиксов требует более четырех слов на каждый исходный символ. Манбер и Майерс предложили простой алгоритм сортировки суффиксов строки. Этот алгоритм требует только двух слов на каждый входной символ. Алгоритм работает сначала с первыми i символами суффикса а за тем, используя положения суффиксов в сортируемом массиве, производит сортировку для первых 2i символов. К сожалению этот алгоритм работает заметно медленнее.

В работе [1] предложен несколько лучший алгоритм сортировки суффиксов. В этом алгоритме сортируются суффиксы строки S, которая содержит N символов S[0,…,N-1].

  1. Пусть k число символов, соответствующих машинному слову. Образуем строку S’ из S путем добавления k символов EOF в строку S. Предполагается, что EOF не встречается в строке S.

  2. Инициализируем массив W из N слов W[0,…,N-1] так, что W[i] содержат символы S’[i,…,i+k-1] упорядоченные таким образом, что целочисленное сравнение слов согласуется с лексикографическим сравнением для k-символьных строк. Упаковка символов в слова имеет два преимущества: это позволяет для двух префиксов сравнить сразу k байт и отбросить многие случаи, описанные ниже.

  3. Инициализируется массив V из N целых чисел. Если элемент V содержит j, он представляет собой суффикс S’, чей первый символ равен S’[j]. Когда выполнение алгоритма завершено, суффикс V[i] будет i-ым суффиксом в лексикографическом порядке.

  4. Инициализируем целочисленный массив V так, что для каждого i = 0,…,N-1 : V[i]=i.

  5. Сортируем элементы V, используя первые два символа каждого суффикса в качестве ключа сортировки. Далее для каждого символа ch из алфавита выполняем шаги 6 и 7. Когда эти итерации завершены, V представляет собой отсортированные суффиксы S и работа алгоритма завершается.

  6. Для каждого символа ch’ в алфавите выполняем сортировку элементов V, начинающихся с ch, за которым следует ch’. В процессе выполнения сортировки сравниваем элементы V путем сопоставления суффиксов, которые они представляют при индексировании массива W. На каждом шаге рекурсии следует отслеживать число символов, которые оказались равными в группе, чтобы не сравнивать их снова. Все суффиксы, начинающиеся с ch, отсортированы в рамках V.

  7. Для каждого элемента V[i], соответствующего суффиксу, начинающемуся с ch (то есть, для которого S[V[i]] = ch), установить W[V[i]] значение с ch в старших битах и i в младших битах. Новое значение W[V[i]] сортируется в те же позиции, что и старые значения.

Данный алгоритм может быть улучшен различными способами. Одним из самоочевидных методов является выбор символа ch на этапе 5, начиная с наименьшего общего символа в S и предшествующий наиболее общему.

Ссылки

  1. M.Burrows and D.J.Wheeler. A block-sorting Lossless Data Compression Algorithm. Digital Systems Research Center. SRC report 124. May 10, 1994.

  2. J.L.Bently, D.D.Sleator, R.E.Tarjan, and V.K.Wei. A locally adaptive data compression algorithm. Communications of the ACM, Vol. 29, No. 4, April 1986, pp. 320-330

  3. E.M.McCreight. A space economical suffix tree construction algorithm. Journal of the ACM, Val. 32, No. 2, April 1976, pp. 262-272.

  4. U.Manber and E.W.Mayers, Suffix arrays: Anew method for on-line string searches. SIAM Journal on Computing, Vol. 22, No. 5, October 1993, pp. 935-948.

Смотри также раздел 2.6.3 "Сжатие данных с использованием преобразования Барроуза-Вилера",

Назад: 2.6.1. Алгоритм Зива-Лемпеля
Оглавление: Телекоммуникационные технологии
Вперёд: 2.6.3. Сжатие данных с использованием преобразования Барроуза-Вилера

Бесплатный конструктор сайтов и Landing Page

Хостинг с DDoS защитой от 2.5$ + Бесплатный SSL и Домен

SSD VPS в Нидерландах под различные задачи от 2.6$

✅ Дешевый VPS-хостинг на AMD EPYC: 1vCore, 3GB DDR4, 15GB NVMe всего за €3,50!

🔥 Anti-DDoS защита 12 Тбит/с!

VPS в России, Европе и США

Бесплатная поддержка и администрирование

Оплата российскими и международными картами

🔥 VPS до 5.7 ГГц под любые задачи с AntiDDoS в 7 локациях

💸 Гифткод CITFORUM (250р на баланс) и попробуйте уже сейчас!

🛒 Скидка 15% на первый платеж (в течение 24ч)

Новости мира IT:

Архив новостей

IT-консалтинг Software Engineering Программирование СУБД Безопасность Internet Сети Операционные системы Hardware

Информация для рекламодателей PR-акции, размещение рекламы — adv@citforum.ru,
тел. +7 495 7861149
Пресс-релизы — pr@citforum.ru
Обратная связь
Информация для авторов
Rambler's Top100 TopList This Web server launched on February 24, 1997
Copyright © 1997-2000 CIT, © 2001-2019 CIT Forum
Внимание! Любой из материалов, опубликованных на этом сервере, не может быть воспроизведен в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав. Подробнее...