如何使用霍夫曼编码找到压缩效率？
我用哈夫曼编码压缩了一个二进制文件。现在我试图找到压缩效率。
在我的二进制文件中，我有符号（0的buch
- 符号：0频率：173
- 符号：1频率：50
- 符号：2频率：48
- 符号：3频率：45
目前，每个符号都在UInt64中编码，所以如果我计算大小的方法正确，文件大小将为（173 50 48 45）*8=2528字节。如果我错了，请纠正我。在调试时，我得到了2536个，还有8个，我不知道为什么？
压缩后我得到了这样的编码
- 符号：0代码：1
- 符号：1代码：00
- 符号：2代码：011
- 符号：3代码：010
有人能告诉我如何使用这些信息对这个二进制文件进行哈夫曼压缩吗？我试着在谷歌上搜索，但没有二进制文件的样本，它们有一些浮点类型的频率，我无法理解如何将它们与我的二进制文件联系起来。
共有2个答案
基于提供的频率，树是错误的。它必须是0 10 110 111它总是以所有正位结束。与霍夫曼树不同的解决方案可能有效，但不能提供最佳压缩。
您只需计算最终的总比特数：
173 * 1 + 50 * 2 + 48 * 3 + 45 * 3
这是552位。转换为全字节会给我们69个字节。假设解压缩器可以知道字典等，这是对69/2528或原始值的约3%的压缩。出于某种原因，还假设您的输入符号（0到3）是64位值。
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本文向大家介绍霍夫曼编码算法，包括了霍夫曼编码算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法。在该算法中，分配了可变长度代码以输入不同的字符。代码长度与字符使用频率有关。最常见的字符具有最小的代码，较长的代码具有最不频繁的字符。 主要有两个部分。第一个创建霍夫曼树，另一个遍历该树以查找代码。 例如，考虑一些字符串“ YYYZXXYYX”，字符Y的频率大于X，字符Z的
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赫夫曼树 路径和路径长度：表示树从根节点开始到达节点经过的次数，若一颗树根节点为1层，那么第K层的树的路径的长度为K-1 权： 赋予每一个节点上面特定的权重值 带权路径：带权路径等于节点的权与路径长度的乘积，为带权路径 = 权 * 路径长度 树的带权路径长度：为所有叶子节点的带权路径之和记做WPL(weight path length) 赫夫曼树huffman-tree或哈夫曼树，又称最优二叉树，
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