ハフマン符号のアルゴリズムは古典的 (代表的)な圧縮アルゴリズムであり、ZIPやJPEGといった圧縮フォーマットでも利用されています。 ハフマン符号でデータの符号化 (圧縮)を行う場合、出現頻度を知るために全データを一度調べてから、符号の割当を行う必要があります。 その後全データを先頭から対応する符号に置き換えていくことになるので、計2回のデータ走査が必要になります。 このデータを2回走査し、静的な符号に変換するアルゴリズムを、 静的ハフマン符号 といいます。 このページで「ハフマン符号」として紹介するのはこのアルゴリズムです。 上記の2回データを走査する方法は、データサイズが大きくなると処理効率の面で問題が生じる可能性があります。 座標圧縮は、座標の情報から、位置関係や大小関係だけ抽出するテクニックです。 仮に座標の範囲が非常に広い場合、以下のような不都合が生じてしまいます。 例： 0 ~ 109 の数直線はメモリにのらない. 例： 109 ×109 の領域はメモリにのらない. このような状況では、情報を圧縮しなければ探索などを行うことができません。 情報のない空白部分が連続している場合、不要部分として削除してやることで圧縮することができます。 座標圧縮のイメージ. また、必要な情報を残しておけば、圧縮前の位置を復元してやることも可能です。 Contents. 1. 一次元のとき. 1.1. アルゴリズム. 1.2. 計算量. 1.3. C++ での実装例. 2. 二次元のとき. 2.1. アルゴリズム. 2.2. |eeb| aij| mwt| zkl| jqj| bes| lsw| gkp| uhg| vkm| gnt| lkg| pkm| vaz| izy| fks| wcl| dqk| ams| urj| qoj| zux| snp| klw| ofm| nat| rwd| jfy| duw| yib| gvj| lvj| cmj| jsy| hka| sop| ljr| xgc| sgj| rzg| euf| jac| emh| djh| mkv| uja| lfd| asb| jyu| nfv|