Comment implémenter des algorithmes de compression et de décompression de données en C++ ?
Résumé : La compression et la décompression des données sont l'une des technologies les plus importantes dans le domaine informatique. Cet article présentera comment utiliser C++ pour implémenter des algorithmes de compression et de décompression de données et fournira des exemples de code pour référence aux lecteurs.
1. Algorithme de compression des données
L'algorithme de compression des données peut coder une grande quantité de données pour réduire l'occupation de l'espace de stockage et de la bande passante de transmission. En C++, nous pouvons utiliser le codage de Huffman et l'algorithme LZ77 pour réaliser la compression des données.
1.1 Codage Huffman
Le codage Huffman est un algorithme de compression de données basé sur la fréquence. Il attribue un code plus court à chaque caractère en fonction de la fréquence d'apparition des données pour atteindre l'objectif de compression des données.
L'exemple de code est le suivant :
#include#include #include #include using namespace std; // Huffman树的节点 struct Node { char ch; int freq; Node* left; Node* right; }; // 用于比较树节点的优先队列 class Compare { public: bool operator() (Node* a, Node* b) { return a->freq > b->freq; } }; // 生成Huffman树 Node* generateHuffmanTree(string text) { // 统计每个字符出现的频率 unordered_map freqTable; for (char ch : text) { freqTable[ch]++; } // 将频率和字符转换为Huffman树节点 priority_queue , Compare> pq; for (auto it = freqTable.begin(); it != freqTable.end(); it++) { Node* node = new Node(); node->ch = it->first; node->freq = it->second; node->left = nullptr; node->right = nullptr; pq.push(node); } // 构建Huffman树 while (pq.size() > 1) { Node* left = pq.top(); pq.pop(); Node* right = pq.top(); pq.pop(); Node* parent = new Node(); parent->ch = ''; parent->freq = left->freq + right->freq; parent->left = left; parent->right = right; pq.push(parent); } return pq.top(); } // 生成Huffman编码表 void generateHuffmanCodeTable(Node* root, string code, unordered_map & codeTable) { if (root == nullptr) { return; } if (root->ch != '') { codeTable[root->ch] = code; } generateHuffmanCodeTable(root->left, code + "0", codeTable); generateHuffmanCodeTable(root->right, code + "1", codeTable); } // 压缩数据 string compressData(string text, unordered_map & codeTable) { string compressedData; for (char ch : text) { compressedData += codeTable[ch]; } return compressedData; } int main() { string text = "Hello, World!"; Node* root = generateHuffmanTree(text); unordered_map codeTable; generateHuffmanCodeTable(root, "", codeTable); string compressedData = compressData(text, codeTable); cout << "Compressed Data: " << compressedData << endl; return 0; }
1.2 Algorithme LZ77
L'algorithme LZ77 est un algorithme de compression de données basé sur un dictionnaire. Il remplace les fragments de données récurrents par des pointeurs vers d'anciennes données pour réduire l'espace de stockage des données.
L'exemple de code est le suivant :
#include#include #include using namespace std; // 压缩数据 string compressData(string text) { string compressedData; int i = 0; while (i < text.length()) { int len = 0; int offset = 0; for (int j = 0; j < i; j++) { int k = 0; while (i + k < text.length() && text[j + k] == text[i + k]) { k++; } if (k > len) { len = k; offset = i - j; } } if (len > 0) { compressedData += "(" + to_string(offset) + "," + to_string(len) + ")"; i += len; } else { compressedData += text[i]; i++; } } return compressedData; } int main() { string text = "ababaabababbbb"; string compressedData = compressData(text); cout << "Compressed Data: " << compressedData << endl; return 0; }
2. Algorithme de décompression des données
L'algorithme de décompression des données est utilisé pour restaurer les données compressées. En C++, nous pouvons utiliser l'algorithme de décompression correspondant pour restaurer les données.
2.1 Décompression de Huffman
L'exemple de code est le suivant :
#include#include #include using namespace std; // 解压缩数据 string decompressData(string compressedData, unordered_map & codeTable) { string decompressedData; string code; for (char ch : compressedData) { code += ch; if (codeTable.count(code) > 0) { decompressedData += codeTable[code]; code = ""; } } return decompressedData; } int main() { string compressedData = "010101001111011001"; unordered_map codeTable = { {"0", 'a'}, {"10", 'b'}, {"110", 'c'}, {"1110", 'd'}, {"1111", 'e'} }; string decompressedData = decompressData(compressedData, codeTable); cout << "Decompressed Data: " << decompressedData << endl; return 0; }
2.2 Décompression LZ77
L'exemple de code est le suivant :
#include#include #include using namespace std; // 解压缩数据 string decompressData(string compressedData) { string decompressedData; int i = 0; while (i < compressedData.length()) { if (compressedData[i] == '(') { int j = i + 1; while (compressedData[j] != ',') { j++; } int offset = stoi(compressedData.substr(i + 1, j - i - 1)); int k = j + 1; while (compressedData[k] != ')') { k++; } int len = stoi(compressedData.substr(j + 1, k - j - 1)); for (int l = 0; l < len; l++) { decompressedData += decompressedData[decompressedData.length() - offset]; } i = k + 1; } else { decompressedData += compressedData[i]; i++; } } return decompressedData; } int main() { string compressedData = "a(1,1)ab(3,3)b(9,2)"; string decompressedData = decompressData(compressedData); cout << "Decompressed Data: " << decompressedData << endl; return 0; }
Conclusion :
Cet article présente comment utiliser C++ pour implémenter des algorithmes de compression et de décompression de données . Grâce au codage Huffman et à l'algorithme LZ77, nous sommes capables de compresser et décompresser les données efficacement. Les lecteurs peuvent choisir l'algorithme qui leur convient en fonction de leurs besoins, le pratiquer et l'optimiser en fonction de l'exemple de code.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!