五种大数据压缩算法

{
int i;
float sum,sum1;
sum=0;
for(i=s;i<=e;i++)
sum+=f[i].weight;//
*m=s;
sum1=0;
for(i=s;i<e;i++)
{
sum1+=f[i].weight;
*m=fabs(sum-2*sum1)>fabs(sum-2*sum1-2*f[i+1].weight)?(i+1):*m;
接着，压缩的最后一步是将每个ASCII编码写入输出缓冲区中：
int nDesIndex = 0;
// loop to write codes
for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++)
{
*(DWORD*)(pDesPtr+(nDesIndex>>3)) |=
for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++)
nodes[nCount].byAscii = nCount;
其次，计算在输入缓冲区数据中，每个ASCII码出现的频率：
for(nCount = 0;nCount < nSrcLen; nCount++)
nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++;
LinkQueueNode *rear;
}LinkQueue;
//建立队列
void EnterQueue(LinkQueue *q,int s,int e)
{
LinkQueueNode *NewNode;
//生成新节点
NewNode=(LinkQueueNode*)malloc(sizeof( LinkQueueNode ));
nodes[pSrc[nCount]].dwCode << (nDesIndex&7);
nDesIndex += nodes[pSrc[nCount]].nCodeLength;
}
(nDesIndex>>3): >>3以8位为界限右移后到达右边字节的前面
(nDesIndex&7): &7得到最高位.
end=p->end;
free(p);
Divide(FN,sta,&m,end); /*按权分组*/
for(i=sta;i<=m;i++)
{
fc[i][h[i]]='0';
++h[i];
}
if(sta!=m)
EnterQueue(Q,sta,m);
else
fc[sta][h[sta]]='\0';
for(i=m+1;i<=end;i++)
//输入信息
scanf("%d",&n);
//超过定义M,退出
if(n>=M)
{
printf(">=%d",M);
exit(-1);
}
i=1; //从第二个元素开始录入
while(i<=n)
{
printf("%d weight and node:",i);
scanf("%f %c",&FN[i].weight,&FN[i].ch);
Q->front=(LinkQueueNode*)malloc(sizeof(LinkQueueNode));
Q->rear=Q->front;
Q->front->next=NULL;
printf("\t***FanoCoding***\n");
printf("Please input the number of node:");
voNode CW,int *p)
{
int i,j,k;
int tag;
*p=0;//叶子节点个数
//统计字符出现个数,放入CW
for(i=0;ch[i]!='\0';i++)
{
tag=1;
for(j=0;j<i;j++)
然后，根据频率进行排序：
qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare);
哈夫曼树，获取每个ASCII码对应的位序列：
int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes);
构造哈夫曼树
构造哈夫曼树非常简单，将所有的节点放到一个队列中，用一个节点替换两个频率最低的节点，新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样，新节点就是两个被替换节点的父节点了。如此循环，直到队列中只剩一个节点（树根）。
#define N 100
#define M 2*N-1
typedef char * HuffmanCode[2*M];//haffman编码
typedef struct
{
int weight;//权值
int parent;//父节节点
int LChild;//左子节点
int RChild;//右子节点
}
for(i=1;i<=n;i++) /*打印编码信息*/
{
printf("%c:",FN[i].ch);
printf("%s\n",fc[i]);
}
system("pause");
}[4]
编码解码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
if(FN[i].weight<FN[max].weight)
{
w=FN[i].weight;
FN[i].weight=FN[max].weight;
FN[max].weight=w;
c=FN[i].ch;
FN[i].ch=FN[max].ch;
FN[max].ch=c;
}
}
for(i=1;i<=n;i++) //初始化h
A method for the construction of minimum-re-dundancy codes,
耿国华1数据结构1北京:高等教育出版社,2005:182—190
严蔚敏,吴伟民.数据结构(C语言版)[M].北京:清华大学出版社,1997.
冯桂,林其伟,陈东华.信息论与编码技术[M].北京:清华大学出版社,2007.
此外，在压缩缓冲区中，必须保存哈夫曼树的节点以及位序列，这样才能在解压缩时重新构造哈夫曼树（只需保存ASCII值和对应的位序列）。
解压缩
解压缩比构造哈夫曼树要简单的多，将输入缓冲区中的每个编码用对应的ASCII码逐个替换就可以了。只要记住，这里的输入缓冲区是一个包含每个ASCII值的编码的位流。因此，为了用ASCII值替换编码，我们必须用位流搜索哈夫曼树，直到发现一个叶节点，然后将它的ASCII值添加到输出缓冲区中：
int nDesIndex = 0;
DWORD nCode;
while(nDesIndex < nDesLen)
{
nCode = (*(DWORD*)(pSrc+(nSrcIndex>>3)))>>(nSrcIndex&7);
pNode = pRoot;
while(pNode->pLeft)
{
pNode = (nCode&1) ? pNode->pRight : pNode->pLeft;
nCode >>= 1;
nSrcIndex++;
}
pDes[nDesIndex++] = pNode->byAscii;
}
费诺编码
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#define M 100
}HTNode,Huffman[M+1];//huffman树
typedef struct Node
{
int weight; //叶子结点的权值
char c; //叶子结点
int num; //叶子结点的二进制码的长度
}WNode,WeightNode[N];
/***产生叶子结点的字符和权值***/
typedef struct Fano_Node
{
char ch;
float weight;
}FanoNode[M];
typedef struct node
{
int start;
int end;
struct node *next;
}LinkQueueNode;
typedef struct
{
LinkQueueNode *front;
if(*m==i) break;
}
}
void main()
{
int i,j,n,max,m,h[M];
int sta,end;