如何针对分块编码优化霍夫曼树存储？

高效的哈夫曼树存储

在实现哈夫曼编码和解码时，高效存储构建的哈夫曼树至关重要，尤其是在对大文件进行编码时

挑战：

在一次读取整个文件的情况下，树存储不太重要，但对于分块编码来说，树是随着每个块的输出，空间优化变得至关重要。

建议的解决方案：

使用按位方法对树进行编码：

• 叶节点：1 位 N 位字符/字节。
• 非叶节点：0 位 编码的左子节点 编码的右子节点。

此方法有效地将树打包为

计算：

在写入之前确定树的大小：

• Tree-size = 10 * NUMBER_OF_CHARACTERS - 1
• 编码大小 = Sum(频率 * 字符路径长度)

编码和解码：

• 编码：使用建议的按位编码策略（参见伪代码）。
• 解码：读取位以确定叶/非叶节点；如果是叶子，则读取值；如果是非叶，则递归解码子节点。

示例：

对于输入字符串“AAAAABCCCCCCDDEEEEE”，树可以表示为：

      20
  ----------
  |        8
  |     -------
 12     |     3
-----   |   -----
A   C   E   B   D
6   6   5   1   2

生成的按位编码为：

001A1C01E01B1D 0000000000001100101010101011111111010101010

此表示有效地存储树和编码数据，与原始字符串相比，输出更小。

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