Huffman算法的改进及其在图像压缩中的应用

本文改进了Huffman编码算法,主要是针对Huffman编码生成Huffman树构造中的排序方法的改进,提出一种基于"堆排序"的新方法。采用堆排序找到最小值实现Huffman编码,经过这种改进的Huffman编码方法对内存读写的次数大为减少,从而提高了响应速度。使得Huffman编码效率有所提高。通过对JPEG的Huffman压缩算法的分析以及采用4个JPG文件对改进的和传统的Huffman算法进行了仿真实验,对比分析表明改进算法的性能无论是压缩比率还是压缩时间方面都比经典的Huffman算法性能有所提高。     

PAR平台从规约出发的算法推导与自动生成

简要介绍PAR方法及其支撑平台,使用PAR方法及其平台从规约出发形式化推导并生成了两个典型的算法程序。PAR方法及其平台使用一阶谓词逻辑表示功能规约,分划与递推来进行算法形式推导,各种转换系统来自动生成算法程序。这显著地提高了算法程序的正确性和开发效率,也有助于深刻地理解算法设计思想。     

PAR在数学算法中的应用

针对算法走进高中课堂的现状,提出使用PAR作为高中学习算法开发的主要平台,通过PAR形式化推导实现多项式和素数两个经典数学问题,表明PAR具有良好的数学和程序设计语言透明性,得到算法简短易于理解的同时也可以同时保证算法的正确性,理论分析和试验表明,PAR是学习算法开发的一个有效平台。     

最小生成树算法的PAR方法形式化推导

采用PAR方法通过功能归约变换，形式化推导出可读性好、效率高的递推的最小生成树算法，简化了算法程序设计和正确性证明的过程，有效提高了算法程序设计自动化、规范化的程度及其正确性。该文给出的相关算法在PAR平台通过自动转换系统转换成可执行语言程序并运行通过。     

后序遍历二叉树非递归算法的推导及形式化证明

开发涉及非线性数据结构算法程序的循环不变式一直是形式化方法的难点。本文使用PAR方法开发循环不变式的新策略,对后序遍历二叉树问题循环不变式的开发使用递归定义技术,得到了该问题循环不变式的简单精确的表达形式,简化了算法程序的推导和证明过程;利用PAR平台提供的抽象程序设计语言Ap1a中的数据抽象机制,使所得的算法程序结构简洁清晰且易于证明;最后,使用Dijkstra-Gries标准程序证明法形式证明了该问题的核心算法程序(只有4行代码),并使用PAR平台将Apla程序转换成正确的C++代码。实例的成功进一步说明PAR方法提供的循环不变式的开发技术对推导和证明非线性数据结构算法程序的有效性。     

一种不用建造Huffman树的高效Huffman编码算法

Huffman编码作为一种高效的不等长编码技术正日益广泛地在文本、图像、视频压缩及通信、密码等领域得到应用。为了更有效地利用内存空间、简化编码步骤和相关操作,首先研究了重建Huffman树所需要的信息,并提出通过对一类一维结构数组进行相关操作来获取上述信息的方法,然后利用这些信息,并依据提出的规范Huffman树的编码性质,便能直接得到Huffman编码。与传统的Huffman算法及近年来国内外文献中提出的改进算法相比,由于该方法不需要构造Huffman树,不仅使内存需求大大减少,而且编码步骤和相关操作更简洁,因而更利于程序的实现和移植。更重要的是,该算法思路为Huffman算法的研究和发展提供了新的途径。     

Huffman~*:一个改进的Huffman数据压缩算法

介绍了一种改进的Huffman数据压缩算法。针对Huffman算法的不足,首先对编码溢出进行了改进,通过线性链表存储编码,第二个改进是采用堆排序算法,这种方法可以减少对内存读写的次数,提高系统的响应速度。论文最后采用3个JPG文件对Huffman*和经典的Huffman进行了对比分析,实验表明改进算法的耗时与经典算法相比要少的多。     

一种不甩建造Huffman树的高效Huffman编码算法

Huffman编码作为一种高效的不等长编码技术正日益广泛地在文本、图像、视频压缩及通信、密码等领域得到应用。为了更有效地利用内存空间、简化编码步骤和相关操作，首先研究了重建Huffman树所需要的信息，并提出通过对一类一维结构数组进行相关操作来获取上述信息的方法，然后利用这些信息，并依据提出的规范Huffman树的编码性质，便能直接得到Huffman编码。与传统的Huffman算法及近年来国内外文献中提出的改进算法相比，由于该方法不需要构造Huffman树，不仅使内存需求大大减少，而且编码步骤和相关操作更简洁，因而更利于程序的实现和移植。更重要的是，该算法思路为Huffman算法的研究和发展提供了新的途径。     

若干算法程序的形式化推导与生成技术研究

PAR方法基于分划与递推、量词变换规则、循环不变式开发新策略和软件转换工具,实现了复杂算法问题的形式化开发.采用PAR方法形式化推导几个典型的算法问题.通过量词变换规则对程序规约进行形式化推导,可以得到具有数学引用透明性、易于形式化证明的求解算法问题的递推关系;并在此基础上,自然地导出循环不变式.在得到简短、易于理解、高可靠性的Apla算法程序之后,通过转换工具自动生成Java,C 等可执行程序.     

基于Huffman编码的高效对称密码体制研究

当前网络中大规模数据的存储和传输需求使得数据压缩与加密相结合的研究引起了越来越多研究者的关注.虽然在信元的概率密度函数(Possibility Mass Function,PMF)保密的前提下使用Huffman编码压缩数据后得到的编码序列极难破译,但该方法中作为密钥的PMF安全性差且难于存储和传输因此很难被实际应用.为解决这个问题本文提出一种基于Huffman编码的一次一密高安全性对称密码体制.该方案使用具有多项式时间复杂度的Huffman树重构算法与有限域插值算法生成密钥,能够保证密钥长度非常短且在密钥被部分获取的情况下对加密体制的破解依然困难.此外本文证明方案的有效性和安全性并给出一个应用实例.     

哈夫曼树在多重判定程序中的运用

本文首先介绍了哈夫曼算法及多重判定结构程序设计原理,并以教务管理系统为例讨论了在多重判定程序设计中,如何运用哈夫曼算法优化程序设计.实例运行结果表明,利用哈夫曼算法可以写出优质的多重判定程序,提高程序的执行效率.     

对哈夫曼树唯一性的探讨

在我们的日常教学中,我们经常会对哈夫曼树的建立给出不同答案,那么是否有唯一标准答案?通过相关程序流程及代码实验,分析了导致认为创建哈夫曼树不唯一的原因,说明了在一种既定的算法下,我们是可以达到哈夫曼树建立的唯一性的.     

哈夫曼树的实现及其在文件压缩中的应用

在信息快速传输和存储的过程中,数据压缩有着非常重要的作用.介绍了基于哈夫曼树的文本压缩和解压缩的原理与方法,并给出了Huiffman压缩与解压程序核心算法的实现过程.     

哈夫曼算法的改进与应用

哈夫曼树是带权路径长度(WPL)最小的二叉树,通过对哈夫曼算法的研究,提出一种求取哈夫曼树带权路径长度的改进方法,简化运算,有效提高求取WPL的效率和正确性。同时利用哈夫曼算法进行数据压缩,获得明显的压缩效果。     

哈夫曼算法的改进与应用

哈夫曼树是带权路径长度（WPL）最小的二叉树，通过对哈夫曼算法的研究，提出一种求取哈夫曼树带权路径长度的改进方法，简化运算．有效提高求取WPL的效率和正确性。同时利用哈夫曼算法进行数据压缩，获得明显的压缩效果。     

并行机间歇过程生产调度的遗传局部搜索算法

研究了一类集成分批的并行机间歇过程调度问题(parallel machine batch process scheduling problem,简称PBPSP),将此问题转化为固定费用运输问题(6xed charge transportation problem,简称FCTP)后,提出了具有集中邻域搜索机制和局部最优逃逸机制的遗传局部搜索算法(genetic local search algorithm,简称GLSA).GLSA算法用先根遍历边排列模式编码生成树解,具有高效的子树补充式单点交叉操作.将基于网络单纯型方法的邻域搜索作为变异算子,并提出了连续随机节点邻域搜索的集中邻域搜索策略以及随机旋转变异与全局邻域搜索相结合的局部最优逃逸策略,极大地强化了遗传局部搜索算法的全局寻优能力.实验表明:GLSA算法获得的解质量优于基于排列编码的遗传算法和基于矩阵编码的遗传算法,得到了所有Benchmark问题的最优解,且具有高鲁棒性.针对一定规模的FCTP问题,GLSA算法比Tabu启发式搜索算法具有更高的获得最优解几率.     

基于不同排序方法的快速霍夫曼编码硬件实现

针对软件霍夫曼静态编码计算量大,而动态霍夫曼编码使得解码器同样复杂的缺点,提出了一种准动态霍夫曼硬件编码器。该编码器每次对一组数据序列进行静态编码,然后将编码并行输出,从而使得编码器具有较高的编码速度,而其延迟时间仅为一次编码过程的总时间。首先,为了充分利用硬件并行特性,分别使用动态排序和静态排序两种排序网络,以适应不同场合的编码需要。然后,使用数据流驱动的硬件二叉树构建和解析结构得到信源符号对应的霍夫曼编码。最后,将储存在FIFO中的输入数据查表并输出。设计结果表明,当使用Nexys4 DDR平台时,该编码器可以工作于100MHz以上的频率,同时具有吞吐高、延迟低、编码效率高和译码器简单的特性。     

基于Huffman编码的双重脆弱水印算法

提出一种基于Huffman编码的双重脆弱水印算法.该算法用Huffman编码来压缩分块图像的第一重脆弱水印,在剩余的位中嵌入另一重脆弱水印.实验结果表明,该算法可以检测出任意像素值的改动、图像大小的改变,并且可以检测出拼贴攻击和基于Hash碰撞的替换攻击.该方法简单、有效、实用、而且更安全.     

金融业务数据库的数据压缩方法

针对金融业务中实时数据库的数据存储特点,提出结构混合压缩(SMC)算法。SMC算法利用金融数据具有纯文本、数据分散和数据项内重复少的特点,以哈夫曼编码作为算法基础,根据词频将单字和词组混合,在哈夫曼树中引入数组结构,对文本数据进行压缩。测试结果表明,SMC算法的平均数据压缩率比原始哈夫曼算法提高了约13%。