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霍夫曼压缩算法

霍夫曼压缩算法概述霍夫曼压缩算法的主要思想是用较少的比特表示出现频率较高的字符，用较多的比特表示出现频率较低的字符。如下图所示，实现 ①读入完整的输入流，并转化为字符数组。...根据这张表，可以将源文件中的某个字符，压缩为更少bit表示的Huffman树上的路径。.../** * 从输入流中读字节流，并将压缩后的结果写入输出流 */ private static void compress() { //①读入完整的输入流...} } } BinaryStdOut.close(); } ### 解压 /** * 解压 * 读取压缩文件的比特流...= readTrie(); int N = BinaryStdIn.readInt(); //读出存在压缩文件中的字符串长度 for (int i = 0; i <

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gzip压缩算法

gzip,zlib,以及图形格式png，使用的是同一个压缩算法deflate。我们通过对gzip源码的分析来对deflate压缩算法做一个详细的说明：第一，gzip压缩算法基本原理的说明。...第二，gzip压缩算法实现方法的说明。第三，gzip实现源码级的说明。 1....Gzip压缩算法的原理 gzip 对于要压缩的文件，首先使用LZ77算法的一个变种进行压缩，对得到的结果再使用Huffman编码的方法（实际上gzip根据情况，选择使用静态Huffman...所以明白了LZ77算法和Huffman编码的压缩原理，也就明白了gzip的压缩原理。我们来对LZ77算法和Huffman编码做一个简单介绍。...1.1.3 使用LZ77算法进行压缩和解压缩为了在解压缩时，可以区分“没有匹配的字节”和“（之间的距离，匹配长度）对”，我们还需要在每个“没有匹配的字节”或者“（之间的距离，匹配长度）

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RLE压缩算法

RLE压缩算法（下简称RLE算法）的基本思路是把数据按照线性序列分成两种情况：一种是连续的重复数据块，另一种是连续的不重复数据块。...RLE算法的原理就是用一个表示块数的属性加上一个数据块代表原来连续的若干块数据，从而达到节省存储空间的目的。...一般RLE算法都选择数据块的长度为1字节，表示块数的属性也用1字节表示，对于颜色数小于256色的图像文件或文本文件，块长度选择1字节是比较合适的。

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json 压缩算法

json 压缩算法无论使用何种编程语言，json格式的数据已被广泛应用，不论是数据的传输还是存储，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql...数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的json数据压缩技术（CJSON和HPack）的实现一、 CJSON CJSON 的压缩算法, 主要是将资料抽离成...": [{ "values": [1, 100, 100] }, { "values": [2, 100, 100, 200, 150] }, {}] } 二、HPack HPack 的压缩算法...，都是按照json格式的方式经尽可能的压缩，但是有没有一种压缩比更高的做法呢，例如json 格式中的大中括号冒号逗号之类的东西都可以去掉，但是又需要能够携带各种数据类型和字段结构，protocol...API：这样的做法可以被认为是一种加密性质的压缩，如果数据接收方不知道数据结构，是无法直接解析出目标值的。

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后台压缩算法

时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M 小Q想要给他的朋友发送一个神秘字符串，但是他发现字符串的过于长了，于是小Q发明了一种压缩算法对字符串中重复的部分进行了压缩...，对于字符串中连续的m个相同字符串S将会压缩为[m|S](m为一个整数且1<=m<=100)，例如字符串ABCABCABC将会被压缩为[3|ABC]，现在小Q的同学收到了小Q发送过来的字符串，你能帮助他进行解压缩么...代码实现 import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可

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算法：LZW 压缩

属于无损压缩编码。 LZW 通过建立字符串字典，用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。 LZW 的字典无需专门存储，可通过压缩信息还原。...读入新的字符 C，与 S 合并形成字符串 S+C。 3. 在字典里查找 S+C，如果: -- S+C 在字典里，S =S+C。...-- S+C 不在字典里，将 S 在字典中的索引输出；在字典中为 S+C 建立一个新的索引；更新 S=C。 4. 返回步骤 2 重复，直至读完原字符串中所有字符。

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GC算法-标记压缩算法

概述还记得标记清除和复制算法的问题么? 堆使用效率低和碎片化问题. 那么有没有能够利用整个堆, 有没有内存碎片化问题的算法呢? 这就是标记压缩算法了....简单来说, 标记压缩算法就是将堆中的所有活动对象整体向左移, 将对象间的空隙消除. 在GC执行前的内存: GC执行后的内存: 恩, 就是这么个意思. 实现如何实现上面的操作呢?...而这, 也是标记压缩算法最大的问题了, 执行时间太久了, 标记清除对堆进行一次遍历, 而标记压缩要进行三次. 三倍的时间. 可想而知. 不过也有伟人说了, 算法没有好不好, 只有是否适合....这几种可达性的算法各有优劣吧. 标记压缩的衍生 Two-Finger算法将堆的遍历次数减少到两次....(原谅我的无知) 其他还有一些其他的表格算法、lmmixGC算法等, 因为这两个我看的似懂非懂, 就不细说了. 标记压缩算法差不多就这么些. 告辞~~~

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可能是最通俗的Lempel-Ziv-Welch (LZW)无损压缩算法详述

一、概述首先看看百度百科里的一句话介绍：“LZW就是通过建立一个字符串表，用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。” 简单来说，就是尝试用短的编码代替长的编码达到压缩的目的。...LZW其实是三个大牛的名字，这个算法最开始是 Ziv和Lempel这两个人在1977，1978年发明的，在1984年的时候由另一位大牛Terry Welch进行了改进，所以这个算法的名字才叫LZW。...LZW算法就是利用这样一种思想并且能够自适应的生成字典并且保存在最后的编码本身之中。原始的LZW算法的采用4k长的字典（实际上很难用到这么多)，最开始的256个字典项就是ASCII码值。...那么得到编码流"66,65,256,257,65,260"，怎样解压缩得到原始的数据呢？LZW的解压缩算法用伪码表示是这样的： 1. 读入一个码p 2....p = entry 10. } 　　还是从实例中理解下这个解压缩算法（这里我们假设一次读入9个bit的码），首先读入的是66，输出”B"，接着读入下一个码“65”，现在entry=A,输入entry，并且将

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介绍常见的JSON压缩算法

，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的...CJSON CJSON 的压缩算法，主要是将资料抽离成 Template 与 Value，节省掉重复的 "Key 值"。...}, { "values": [2, 100, 100, 200, 150] }, {} ]} HPack HPack 的压缩算法...，发现了里面有使用一种压缩比更高的做法，算法如下：原数据： { name : "Andrea", age : 31, gender : "Male", skilled : true }...压缩后的示意图如下： ?

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Kafka 之压缩算法&Hash算法

Kafka 支持的压缩算法还挺多的，这一篇来站在Kafka的角度看一下压缩算法。就当前情况来说，支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。...具体是通过compression.type 来开启消息压缩并且设定具体的压缩算法。...但是整个压缩的过程也是很耗时的，通常来说KafkaProducer.send( )主要时间其实都花在在压缩操作上，如果压缩的过程十分漫长，那么压缩就显得有点多余了，所以选择一个高性能的压缩算法是十分关键的...因为我对压缩算法也不是很熟悉，只能概要的介绍一下，推给大家，还请见谅，以后有机会仔细的来看这些压缩算法，下面是几种算法的一个比较，然后Kafka是按照batch对消息进行压缩的。 ?...Kafka 中使用的Hash算法叫做murmur2，murmurHash是一种比较先进的非加密Hash算法（主要还是用来Kafka这种选择的场景），当前最新的版本是murmur3，它能在有规律的输入时也能保证分布较为均匀

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最懒惰的算法—KNN

总第77篇本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素：通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法：通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。

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最先进的图像分类算法：FixEfficientNet-L2

它是目前最先进的，在 ImageNet 数据集上有最好的结果，参数为 480M，top-1 准确率为 88.5%，top-5 准确率为 98.7%。...让我们更深入地研究一下，以更好地了解组合技术了解 FixRes 训练时间在 Facebook AI 研究团队提出 FixRes 技术之前，最先进的技术是从图像中提取一个随机的像素方块。...与图像分类中的大多数算法一样，高效网络基于 CNN。CNN 具有三个维度：宽度、深度和分辨率。深度是层数，宽度是通道数（例如，传统的 RGB 将有 3 个通道），分辨率是图像的像素。...EfficientNets 引入了复合缩放，它利用了所有三个维度：宽度缩放——宽度可以通过具有更多通道的图像来增加，但是准确度增益很快就会下降。深度缩放——是传统且最典型的缩放方式。...神经架构搜索 (NAS) 优化了触发器和准确性结论这两种技术的结合使得目前最好的图像分类算法远远领先于 EfficientNet Noisy Student，它在效率和准确性方面都是当前领先的算法

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数据压缩算法

概述之前在听到数据压缩的时候, 想着肯定是某些高深莫测的算法, 能够完成数据的压缩这种事情, 最近看了看, 嗯, 至少咱还是能看懂的....ZIP 压缩格式 zip 压缩文件是日常使用中较为常见的压缩格式了, 它就是使用了上面的方案二和方案三进行压缩处理的结果. 其压缩步骤如下: 将文件使用方案二将大部分重复内容去掉....其他当然, 不仅仅是文件的 zip 压缩, 包括在很多网络传输中, 为了减少传输的包体积, 也会将文件进行压缩后再发送....有损压缩上面的无损压缩, 在将压缩文件解压后, 能够完全恢复压缩前的文件. 虽然已经很好了, 但是有损压缩的压缩文件要比它小很多, 当然代价就是无法还原. 不要以为没有用哦....总结在数据的无损压缩上, 思想基本就是减少重复的数据, 不管是重复数据复制, 还是哈夫曼编码都可以说是围绕着这个思想来的. 在看过压缩编码之后, 让我想起了之前看到的纠错码. 纠错码是怎么处理的?

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整数压缩算法 TurboPFor

本文讲述整数压缩算法 TurboPFor。...原作者写了个示例，以方便理解：https://github.com/stapelberg/goturbopfor1 压缩后的格式以 TurboPFor256 为例，每个 block 包含 256 个整数...Bitpacking block第 1 个 bitpacking block 指定了位宽 <= 32，随后跟着的是被压缩的数据。...假如压缩了 n 个数据第 1 个字节的后 6 位存储 value 的位宽第 2 个字节存储 exception 的位宽接下来的 n 个 bit 是 exception map，如果第 i 个数字 exception...假如压缩了 n 个数据第 1 个字节的后 6 位存储 value 的位宽第 2 个字节存储 exception 的数量 m从第 3 个字节起，存储 n 个 value接下来存储 m 个 exception

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gbdt算法_双色球最简单的算法

解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍）版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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图片上的算法之JPEG压缩

这里主要记录工作中的技术架构与经验、计算机相关的技术、数学、算法、生活上好玩的东西。前言听了JPEG图片的压缩算法，发现蛮有意思的，这里分享一下。...一、整体思想 JPEG有损压缩算法是一个可逆的算法，所以这里重点介绍压缩部分，对于逆过程这里就不谈了。...上面提到了，量化后有个特性：大多连续数据是相同的。于是我们就需要编排数据，然后使用Huffman算法进行无损压缩。是的，这一步的优化也是无损可逆的。...七、总结经过上面五大步操作，JPEG图片就完成了压缩。可以看到这个压缩算法分工很明确：算法上：色彩空间转换，DCT变换都是无损可逆的转换算法。缩减取样和量化是有损可逆的算法。...熵编码技术是无损可逆压缩算法。依赖上: 色彩空间转换算法为缩减取样与量化做好了准备：维度的轻重分离。 DCT变换也为量化做好准备：矩阵的轻重分离。量化为熵编码技术做好了准备：重复数据连续性特点。

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Roaring Bitmap更好的位图压缩算法

不幸的是，他们可能会占用太多内存。为了降低内存的使用，我们经常会使用压缩的位图。 Roaring Bitmaps 是一种压缩的位图，要优于常规的压缩位图，例如 WAH，EWAH 或者 Concise。...在某些情况下，可以比它们快几百倍，并且通常提供更好的压缩。...2^16 个桶），把剩余的低 16 位放入该桶对应的 Container 中。...每个桶都有对应的 Container，不同的 Container 存储方式不同。...0x00020032 的前 16 位是 0002，找到对应的桶 0x0002。

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C++ 特殊矩阵的压缩算法

为了节省存储空间，可以设计算法，对这类特殊矩阵进行压缩存储，让多个相同的非零数据只分配一个存储空间；对零数据不分配空间。本文将聊聊如何压缩这类特殊矩阵，以及压缩后如何保证矩阵的常规操作不受影响。...矩阵的内置操作有很多，本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。什么是矩阵转置？如有 m行n列的A 矩阵，所谓转置，指把A变成 n行m列的 B矩阵。...压缩算法实现： #include using namespace std; typedef int DataType; #define maxSize 100 //三元组结点 struct...3.2 以列为优先搜索经过转置后，A稀疏矩阵的行会变成B稀疏矩阵的列，也可以说A的列变成B的行。如果在A中以列优先搜索，则相当于在B中以行优先进行搜索。...其核心思路如下所述：在原A稀疏矩阵中按列优先进行搜索。统计每一列中非零数据的个数。记录每一列中第一个非零数据在B三元组表中的位置。

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十款性能最佳的压缩算法

本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法，以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。 6款无损数据压缩算法无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...它使用链式压缩方法，在比特而非字节级别上应用修改后的LZ77算法。该压缩算法的输出稍后被算数编码进行处理以便后续进一步压缩。根据具体的实现不同，可能会引入其他的压缩步骤。 6....4种基于深度学习的图像/视频压缩算法除了上面介绍的静态压缩算法，还有基于深度学习的压缩算法可供选择。 1....主要的原理是基于最相关的特征来压缩图片。当解码的时候，算法基于这些特征来重建图像。和基于CNN算法相比，基于GAN的压缩算法通过消除对抗损失能够产生更高品质的图像。...总结压缩算法能够帮助你优化文件大小。不同的算法有不同的结果。本文简述了6种静态的无损压缩算法以及4种基于深度学习的压缩算法。

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AIMCS 的与其它压缩算法的比较

实验一：压缩英语字符串（ASCII）得到的结果语言类型算法原始大小(Bytes) 压缩比(%) 运行时间(min) English SMS LZW 80904070 85.60 5.43 English...77.81 16.3 English Twitter LZW 584630 86.79 0.04 English Twitter AIMCS 584630 84.31 0.13 由上表可知： LZW 算法在压缩英文文本的速度要比其它讨论的算法更快...AIMCS 在压缩英文文本的压缩比其它讨论的算法要低可以看到，在压缩相同大小的 SMS 和 Twitter 英文文本时，LZW 算法分别以 5.43分和 0.04分的时间快于 AIMCS 的 16.3...实验二：压缩阿拉伯和波斯语字符串（Unicode）得到的结果语言算法原始大小(Bytes) 压缩比(%) 运行时间(s) Persian Huffman 3243550 67.55 32.56 Persian...，AIMCS 的压缩比要明显低于 LZW 算法的压缩比。

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