›
›

Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - Nén dữ liệu - Đậu Ngọc Hà Dương

pptx 88 trang Gia Huy 16/05/2022 1790
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - Nén dữ liệu - Đậu Ngọc Hà Dương", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pptxbai_giang_cau_truc_du_lieu_va_giai_thuat_nen_du_lieu_dau_ngo.pptx

Nội dung text: Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - Nén dữ liệu - Đậu Ngọc Hà Dương

  1. Giảng viên: Đậu Ngọc Hà Dương
  2. 2 Giới thiệu Một số khái niệm Giải thuật nén Huffman tĩnh Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  3. 3  Thuật ngữ:  Data compression  Encoding  Decoding  Lossless data compression  Lossy data compression  Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  4. 4  Nén dữ liệu  Nhu cầu xuất hiện ngay sau khi hệ thống máy tính đầu tiên ra đời.  Hiện nay, phục vụ cho các dạng dữ liệu đa phương tiện  Tăng tính bảo mật.  Ứng dụng:  Lưu trữ  Truyền dữ liệu Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  5. 5  Nguyên tắc:  Encode và decode sử dụng cùng một scheme. encode decode Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  6. 6  Tỷ lệ nén (Data compression ratio)  Tỷ lệ giữa kích thước của dữ liệu nguyên thủy và của dữ liệu sau khi áp dụng thuật toán nén.  Gọi: ◼ N là kích thước của dữ liệu nguyên thủy, ◼ N1 là kích thước của dữ liệu sau khi nén. ◼ Tỷ lệ nén R: N R = N1  Ví dụ: ◼ Dữ liệu ban đầu 8KB, nén còn 2 KB. Tỷ lệ nén: 4-1 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  7. 7  Tỷ lệ nén (Data compression ratio)  Về khả năng tiết kiệm không gian: Tỷ lệ của việc giảm kích thước dữ liệu sau khi áp dụng thuật toán nén.  Gọi: ◼ N là kích thước của dữ liệu nguyên thủy, ◼ N1 là kích thước của dữ liệu sau khi nén. ◼ Tỷ lệ nén R: N R =1− 1 N  Ví dụ: ◼ Dữ liệu ban đầu 8KB, nén còn 2 KB. Tỷ lệ nén: 75% Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  8. 8  Nén dữ liệu không mất mát thông tin (Lossless data compression)  Cho phép dữ liệu nén được phục hồi nguyên vẹn như dữ liệu nguyên thủy (lúc chưa được nén).  Ví dụ: ◼ Run-length encoding ◼ LZW ◼  Ứng dụng: ◼ Ảnh PCX, GIF, PNG, ◼ Tập tin *. ZIP ◼ Ứng dụng gzip (Unix) Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  9. 9  Nén dữ liệu mất mát thông tin (Lossy data compression)  Dữ liệu nén được phục hồi ◼ không giống hoàn toàn với dữ liệu nguyên thủy; ◼ gần đủ giống để có thể sử dụng được.  Ứng dụng: ◼ Dùng để nén dữ liệu đa phương tiện (hình ảnh, âm thanh, video): ◼ Ảnh: JPEG, DjVu; ◼ Âm thanh: AAC, MP2, MP3; ◼ Video: MPEG-2, MPEG-4 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  10. 10 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  11. 11  Mong muốn:  Một giải thuật nén bảo toàn thông tin;  Không phụ thuộc vào tính chất của dữ liệu;  Ứng dụng rộng rãi trên bất kỳ dữ liệu nào, với hiệu suất tốt. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  12. 12  Tư tưởng chính:  Phương pháp cũ: dùng 1 dãy bit cố định để biểu diễn 1 ký tự  David Huffman (1952): tìm ra phương pháp xác định mã tối ưu trên dữ liệu tĩnh : ◼ Sử dụng vài bit để biểu diễn 1 ký tự (gọi là “mã bit” – bit code) ◼ Độ dài “mã bit” cho các ký tự không giống nhau: ◼ Ký tự xuất hiện nhiều lần: biểu diễn bằng mã ngắn; ◼ Ký tự xuất hiện ít : biểu diễn bằng mã dài => Mã hóa bằng mã có độ dài thay đổi (Variable Length Encoding) Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  13. 13  Giả sử có dữ liệu sau đây: ADDAABBCCBAAABBCCCBBBCDAADDEEAA Ký tự Tần số xuất hiện A 10 B 8 C 6 D 5 E 2  Biểu diễn 8 bit/ký tự cần: (10 + 8 + 6 + 5 + 2) * 8 = 248 bit Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  14. 14  Dữ liệu: ADDAABBCCBAAABBCCCBBBCDAADDEEAA  Biểu diễn bằng chiều dài thay đổi: Ký tự Tần số Mã A 10 11 B 8 10 C 6 00 D 5 011 E 2 010 (10*2 + 8*2 + 6*2 + 5*3 + 2*3) = 69 bit Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  15. 15 [B1]: Duyệt tập tin -> Lập bảng thống kê tần số xuất hiện của các ký tự. [B2]: Xây dựng cây Huffman dựa vào bảng thống kê tần số xuất hiện [B3]: Phát sinh bảng mã bit cho từng ký tự tương ứng [B4]: Duyệt tập tin -> Thay thế các ký tự trong tập tin bằng mã bit tương ứng. [B5]: Lưu lại thông tin của cây Huffman cho giải nén Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  16. 16 ADDAABBCCBAAABBCCCBBBCDAADDEEAA 11011011111110100000101111111010000 0001010100001111110110110100101111 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  17. 17  Dữ liệu: ADDAABBCCBAAABBCCCBBBCDAADDEEAA Ký tự Tần số xuất hiện A 10 B 8 C 6 D 5 E 2 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  18. 18  Cây Huffman: cây nhị phân  Mỗi node lá chứa 1 ký tự  Mỗi node cha chứa các ký tự của những node con.  Trọng số của node: ◼ Node con: tần số xuất hiện của ký tự tương ứng ◼ Node cha: Tổng trọng số của các node con. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  19. 19 CEDBA 31 CED 13 BA 18 C 6 ED 7 B 8 A 10 E 2 D 5 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  20. 20  Phát sinh cây:  Bước 1: Chọn trong bảng thống kê hai phần tử x,y có trọng số thấp nhất.  Bước 2: Tạo 2 node của cây cùng với node cha z có trọng số bằng tổng trọng số của hai node con.  Bước 3: Loại 2 phần tử x,y ra khỏi bảng thống kê.  Bước 4: Thêm phần tử z vào trong bảng thống kê.  Bước 5: Lặp lại Bước 1-4 cho đến khi còn 1 phần tử trong bảng thống kê. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  21. 21  Quy ước:  Node có trọng số nhỏ hơn sẽ nằm bên nhánh trái. Node còn lại nằm bên nhánh phải.  Nếu 2 node có trọng số bằng nhau ◼ Node nào có ký tự nhỏ hơn thì nằm bên trái ◼ Node có ký tự lớn hơn nằm bên phải. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  22. 22 Ký tự Tần số A 10 B 8 C 6 D 5 E 2 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  23. 23 Ký tự Tần số A 10 B 8 ED 7 C 6 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  24. 24 Ký tự Tần số CED 13 A 10 B 8 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  25. 25 Ký tự Tần số BA 18 CED 13 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  26. 26 Ký tự Tần số CEDBA 31 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  27. 27  Mã bit của từng ký tự: đường đi từ node gốc của cây Huffman đến node lá của ký tự đó.  Cách thức:  Bit 0 được tạo ra khi đi qua nhánh trái  Bit 1 được tạo ra khi đi qua nhánh phải Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  28. 28 Ký tự Mã A 11 B 10 C 00 D 011 E 010 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  29. 29  Duyệt tập tin cần nén  Thay thế tất cả các ký tự trong tập tin bằng mã bit tương ứng của nó. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  30. 30  Phục vụ cho việc giải nén.  Cách thức:  Cây Huffman  Bảng tần số Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  31. 31  Phục hồi cây Huffman dựa trên thông tin đã lưu trữ.  Lặp  Đi từ gốc cây Huffman  Đọc từng bit từ tập tin đã được nén ◼ Nếu bit 0: đi qua nhánh trái ◼ Nếu bit 1: đi qua nhánh phải ◼ Nếu đến node lá: xuất ra ký tự tại node lá này.  Cho đến khi nào hết dữ liệu Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  32. 32  Có thể không lưu trữ cây Huffman hoặc bảng thống kê tần số vào trong tập tin nén hay không? Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  33. 33  Thống kê sẵn trên dữ liệu lớn và tính toán sẵn cây Huffman cho bộ mã hóa và bộ giải mã.  Ưu điểm:  Giảm thiểu kích thước của tập tin cần nén.  Giảm thiểu chi phí của việc duyệt tập tin để lập bảng thống kê  Khuyết điểm:  Hiệu quả không cao trong trường hợp khác dạng dữ liệu đã thống kê Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  34. 34 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  35. Nén Run-Length Encoding Nén Huffman động Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  36. 36 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  37. 37  Một thuật toán nén đơn giản  Dạng nén không mất mát dữ liệu  Có vài ‘biến thể’ cải tiến để đạt hiệu quả nén cao hơn  Nén trên ảnh PCX  Nén trên ảnh BMP  Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  38. 38  Đường chạy (run)  Dãy các ký tự giống nhau liên tiếp  Ví dụ:  Chuỗi: AAAbbbbbCdddEbbbb  Các đường chạy: ◼ AAA ◼ bbbbb ◼ C ◼ ddd ◼ E ◼ bbbb Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  39. 39  Run-Length-Encoding: mã hóa (nén) dựa trên chiều dài của đường chạy.  Đường chạy được biểu diễn lại:  Ví dụ:  Chuỗi đầu vào: AAAbbbbbCdddEbbbb (#17 bytes)  Kết quả nén: 3A5b1C3d1E4b (#12 bytes) Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  40. 40  Trong thực tế, có khả năng gây ‘hiệu ứng ngược’:  Dữ liệu nén: ABCDEFGH (8 bytes)  Kết quả nén: 1A1B1C1D1E1F1G1H (16 bytes)  Cần phải có những hiệu chỉnh cho phù hợp. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  41. 41  Khắc phục trường hợp ‘hiệu ứng ngược’:  Byte xác định số lượng (nhiều hơn 1): 2 bit 6,7 được bật.  Ví dụ:  Chuỗi gồm 5 ký tự A, 0x41, (AAAAA) được mã hóa 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0xC5 0x41 19710 6510 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  42. 42  Khắc phục trường hợp ‘hiệu ứng ngược’:  Byte xác định số lượng : 2 bit 6,7 được bật. ◼ Số lần lặp (số lượng) tối đa: 63 ◼ Giá trị dữ liệu tối đa: 191 (0-191)  Số lần lặp là 1? ◼ Dữ liệu có giá trị dưới 192? ◼ Dữ liệu có giá trị từ 192? Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  43. 43  Số lần lặp là 1?  Dữ liệu có giá trị dưới 192? ◼ Không ảnh hưởng ◼ Ví dụ: nén 2 ký tự 0x41 0x43 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1  Dữ liệu có giá trị từ 192? ◼ Ảnh hưởng (nhầm lẫn với thông tin số lượng). ◼ Sử dụng 2 byte: ◼ Ví dụ: nén ký tự 0xDB (21910) 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  44. 44  Ưu điểm:  Cài đặt đơn giản  Giảm các trường hợp “hiệu ứng ngược” của những đường chạy đặc biệt  Khuyết điểm:  Dùng 6 bit biểu diễn số lần lặp chỉ thể hiện được chiều dài tối đa 63.  Các đoạn lặp dài sẽ phải lưu trữ lặp lại  Không giải quyết được trường hợp “hiệu ứng ngược” với đường chạy đặc biệt có mã ASCII >= 192 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  45. 45 #define MAX_RUNLENGTH 63 int PCXEncode_a_String(char *aString, int nLen, FILE *fEncode) { unsigned char cThis, cLast; int nTotal = 0; // Tổng số byte sau khi mã hoá int nRunCount = 1; // Chiều dài của 1 run cLast = *(aString); for (int i=0; i<nLen; i++) { cThis = *(++aString); if (cThis == cLast) { // Tồn tại 1 run nRunCount++; if (nRunCount == MAX_RUNLENGTH) { nTotal += PCXEncode_a_Run(cLast,nRunCount,fEncode); nRunCount = 0; } } Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  46. 46 else // Hết 1 run, chuyển sang run kế tiếp { if (nRunCount) nTotal += PCXEncode_a_Run(cLast,nRunCount,fEncode); cLast = cThis; nRunCount = 1; } } // end for if (nRunCount) // Ghi run cuối cùng lên file nTotal += PCXEncode_a_Run(cLast, nRunCount, fEncode); return (nTotal); } Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  47. 47 int PCXEncode_a_Run(unsigned char c, int nRunCount, FILE *fEncode) { if (nRunCount) { if ((nRunCount == 1) && (c < 192)) { putc(c, fEncode); return 1; } else { putc(0xC0 | nRunCount, fEncode); putc(c, fEncode); return 2; } } Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  48. 48  Điểm hạn chế của RLE trên PCX:  Nén 255 ký tự A? AAA AAA AAA 0xFF ‘A’ 0xFF ‘A’ 0xFF ‘A’ 0xFF ‘A’ 0xC3 ‘A’ (Do 255 = 4 x 63 + 3) Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  49. 49  Ý tưởng:  Xử lý riêng biệt trường hợp đường chạy với trường hợp dãy các ký tự riêng lẻ. ◼ Ví dụ: AAAAABCDEF  Có sử dụng các ký hiệu đánh dấu Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  50. 50  Hiện thực:  Trường hợp là đường chạy: Dữ liệu mã hóa Dữ liệu giải mã 0x01 0x00 0x00 0x0A 0xFF 0xFF 0xFF 0xFF 0xFF 0xFF 0xFF 0xFF 0xFF 0xFF 0xFF Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  51. 51  Hiện thực:  Trường hợp là ký tự riêng lẻ: ◼ Ký tự đánh dấu: 0x00 ◼ Dùng trong trường hợp dãy có từ 3 ký tự riêng lẻ trở lên. ◼ Ví dụ: Dữ liệu mã hóa Dữ liệu giải mã 00 03 01 02 03 01 02 03 00 04 0x41 0x42 0x43 0x44 0x41 0x42 0x43 0x44 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  52. 52  Hiện thực:  Các trường hợp khác: ◼ 0x00 0x00: kết thúc dòng ◼ 0x00 0x01: kết thúc tập tin ◼ 0x00 0x02 : đoạn nhảy (DeltaX, DeltaY) tính từ vị trí hiện tại. Dữ liệu kế tiếp được áp dụng tại vị trí mới. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  53. 53 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  54. 54 14 0F FF 00 00 13 02 FF 09 00 04 FF 00 00 12 04 FF 03 00 03 FF 02 00 03 FF 00 00 11 04 FF 03 00 04 FF 02 00 02 FF 00 00 10 04 FF 03 00 04 FF 02 00 02 FF 00 00 09 04 FF 03 00 04 FF 02 00 02 FF 00 00 08 04 FF 03 00 03 FF 02 00 03 FF 00 00 07 04 FF 03 00 01 FF 03 00 04 FF 00 00 06 04 FF 03 00 01 FF 03 00 04 FF 00 00 05 04 FF 03 00 03 FF 02 00 03 FF 00 00 04 04 FF 03 00 04 FF 02 00 02 FF 00 00 03 04 FF 03 00 04 FF 02 00 02 FF 00 00 02 04 FF 03 00 03 FF 03 00 02 FF 00 00 01 02 FF 0A 00 03 FF 00 00 00 0FCấu FF trúc 00dữ liệu00 và 00 giải 01 thuật - HCMUS 2011
  55. 55 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  56. 56 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  57. 57  Dùng để nén các dữ liệu có nhiều đoạn lặp lại.  Thích hợp cho dữ liệu ảnh -> ứng dụng hẹp  Chưa phải là một thuật toán nén có hiệu suất cao  Đơn giản, dễ cài đặt Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  58. 58 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  59. 59  Duyệt tập tin hai lần (thống kê và mã hóa) -> tốn chi phí.  Phải lưu trữ cây Huffman/bảng tần số trong dữ liệu nén -> tăng kích thước dữ liệu nén.  Chỉ sử dụng được trong trường hợp dữ liệu cần nén đã có sẵn đầy đủ. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  60. 60  Thích nghi: Adaptive Huffman Compression  Vừa nhận/đọc dữ liệu (cần nén) vừa xây dựng cây Huffman và nén dữ liệu => nén dữ liệu ĐỘNG. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  61. 61  Ưu điểm:  Có thể tiến hành nén dữ liệu theo thời gian thực.  Không cần lưu trữ thông tin cây Huffman.  Chỉ cần việc đọc dữ liệu một lần. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  62. 62  Trọng số của node  Node lá: Tần số xuất hiện của ký tự (mà node đại diện) tính đến thời điểm được xem xét.  Node trong: tổng trọng số của các node con.  Ký tự chưa từng xuất hiện nằm chung một node có trọng số 0.  Node gốc (root):  Node có trọng số lớn nhất cây Huffman. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  63. 63  Ký tự điều khiển:  Là một ký tự đặc biệt, ký hiệu NYA (Not Yet Available).  Dùng cho node có trọng số 0 (chứa các ký tự chưa tồn tại trên cây tính đến thời điểm được xem xét.)  Khởi tạo cây:  Cây gồm duy nhất một node gán giá trị NYA và có trọng số là 0. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  64. 64  Tính chất Anh/em:  Mỗi node trên cây (trừ node gốc) đều có node anh/em (cùng node cha).  Khi sắp xếp trọng số của các node theo chiều tăng dần thì các cặp node anh/em luôn đứng liền kề nhau. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  65. 65  Cây Huffman n node lá có tổng cộng (2*n – 1) node  Các node trên cây thỏa mãn tính chất Anh/em.  Mỗi node trên cây có trọng số thỏa mãn tính chất quy ước. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  66. 66 14 4 c 10 NYA 0 b 4 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  67. 67  B1: Khởi tạo cây Huffman ban đầu (1 node NYA).  B2: Còn có thể đọc được dữ liệu. Đọc ký tự c cần mã hóa  B3: Mã hóa ký tự c  B4: Cập nhật cây Huffman.  B5: Quay lại từ bước 2. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  68. 68  Cách thức mã hóa ký tự c:  Kiểm tra c có trong cây Huffman chưa? ◼ Nếu có: ◼ Phát sinh mã bit cho c (dựa trên cây Huffman theo cách thông thường) để mã hóa cho ký tự c. ◼ Nếu chưa có: ◼ Phát sinh mã bit cho c: Mã bit c = mã bit của node NYA và mã ASCII (8 bit) của c. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  69. 69  Ví dụ Mã hóa ký tự: 14 4 c 10 NYA 0 b 4 Mã hóa ký tự b: 01 Mã hóa ký tự c: 1 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  70. 70  Ví dụ Mã hóa ký tự: 14 4 c 10 NYA 0 b 4 Mã hóa ký tự A: 0001000001 Mã hóa ký tự d: 0001100100 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  71. 71  Cách thức cập nhật cây Huffman khi thêm ký tự c vào cây:  Kiểm tra c có tồn tại trên cây Huffman chưa? ◼ Nếu có: ◼ Tăng trọng số của node c thêm 1. ◼ Nếu chưa có: ◼ Tách node NYA (cũ) thành hai node: NYA và node c (có trọng số là 1).  Tăng trọng số của các node trên đường đi từ node gốc đến node c thêm 1.  Xử lý vi phạm tính chất anh/em -> hiệu chỉnh cây. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  72. 72  Khởi tạo cây ban đầu: NYA 0 Cập nhật cây với dãy ký tự ccb Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  73. 73  Cập nhật khi thêm vào ký tự c: 1 NYA 0 c 1 Cập nhật cây với dãy ký tự ccb Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  74. 74  Cập nhật khi thêm vào ký tự c: 2 NYA 0 c 2 Cập nhật cây với dãy ký tự ccb Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  75. 75  Cập nhật khi thêm vào ký tự b: 3 1 c 2 NYA 0 b 1 Cập nhật cây với dãy ký tự ccb Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  76. 76  Xác định node vi phạm tính chất Anh/em:  Gọi x là node hiện hành.  Duyệt từ trái sang phải, từ dưới lên trên: Nếu tồn tại node y sao cho trọng số của y nhỏ hơn trọng số của x Thì x là node vi phạm tính chất Anh/em. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  77. 77  Hiệu chỉnh cây khi node vi phạm tính chất Anh/em:  Gọi x là node vi phạm tính chất Anh/em.  Duyệt từ trái sang phải, từ dưới lên trên: Tìm node y ở xa x nhất có trọng số nhỏ hơn trọng số của x.  Đổi chỗ x và y.  Cập nhật giá trị các node cha tương ứng.  Lặp lại cho đến khi không còn node nào vi phạm. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  78. 78 18 8 10 4 a 4 p 4 b 6 Cập nhật thêm m NYA 0 m 4 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  79. 79 19 9 10 5 a 4 p 4 b 6 Cập nhật thêm m NYA 0 m 5 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  80. 80 18 9 10 5 a 4 m 5 b 6 Cập nhật thêm m NYA 0 p 4 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  81. 81 19 8 11 4 a 4 m 5 b 6 Cập nhật thêm m NYA 0 p 4 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  82. 82 24 8 16 4 a 4 b 8 m 8 Cập nhật thêm b NYA 0 p 4 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  83. 83 25 8 17 4 a 4 b 9 m 8 Cập nhật thêm b NYA 0 p 4 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  84. 84 25 b 9 16 8 m 8 4 a 4 Cấu trúc dữ liệu NYAvà giải thuật0 - HCMUS 2011p 4
  85. 85  Thực hiện việc nén các dữ liệu sau bằng thuật toán nén Huffman động:  aafcccbd  abracadabra Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  86. 86  B1: Khởi tạo cây Huffman ban đầu (gồm 1 node NYA).  B2: Giải nén dữ liệu dựa trên cây Huffman và dữ liệu nhận được (bit 0: nhánh trái, bit 1: nhánh phải).  Nếu nhận được dữ liệu NYA. ◼ Đọc thêm 8 bit để xác định được ký tự c tương ứng.  Nếu không: ◼ Giải nén được ký tự c.  B3: Thêm ký tự c vào cây Huffman. Cập nhật cây.  B4: Quay lại từ bước 2. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  87. 87  Giải thuật nén Huffman là giải thuận nén dạng không mất mát thông tin.  Các ký tự được nén và giải nén dựa trên mã bit.  Chiều dài các mã bit là không giống nhau.  Có thể áp dụng thuật toán này cho các loại dữ liệu khác nhau: tập tin văn bản, nhị phân, Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011
  88. 88  Nén Huffman tĩnh:  Xây dựng cây Huffman dựa trên việc bảng thống kê dữ liệu (từ dữ liệu nén hoặc trên dữ liệu lớn có sẵn).  Nén Huffman động:  Xây dựng cây Huffman theo thời gian thực.  Không cần biết trước toàn bộ nội dung dữ liệu cần nén. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật - HCMUS 2011