АРИФМЕТИЧЕСКОЕ КОДИРОВАНИЕ PYTHON

Арифметическое кодирование является одной из методов сжатия данных. Суть его заключается в преобразовании символов исходного текста в дробное число из интервала [0, 1]. Результатом сжатия является последовательность бит, соответствующая полученному дробному числу.

В Python арифметическое кодирование можно реализовать, например, следующим образом:

def compress(data):    freqs = defaultdict(int)    for symbol in data:        freqs[symbol] += 1    total = sum(freqs.values())    # Construct encoded message    start = 0.0    end = 1.0    for symbol in data:        # Calculate new interval for symbol        width = end - start        end = start + (freqs[symbol] / total) * width        start = start + (freqs[symbol] - 1) / total * width    # Output compressed message    code = start    return code

Для декодирования сообщения можно использовать следующий код:

def decompress(code, freqs):    total = sum(freqs.values())    start = 0.0    end = 1.0    # Decode message    data = []    while len(data) < len(code):        for symbol, freq in freqs.items():            # Check if symbol in current interval            width = end - start            if code.startswith(start / width):                # Symbol found                data.append(symbol)                # Update interval for next symbol                end = start + (freq / total) * width                start = start + (freq - 1) / total * width                break    # Output decompressed message    return ''.join(data)

Это лишь простой пример реализации арифметического кодирования на Python. Существует много различных вариантов этого алгоритма, которые могут быть более эффективными или более сложными в реализации.

Адаптивное арифметическое кодирование

Уроки Python - Арифметические операции

ДМ 1 курс - 8 лекция - т. Крафта-МакМиллана, арифметическое кодирование, RLE, MTF, BWT, LZ, LZW

2 курс, лекция 21, Сжатие данных, Арифметическое кодирование.

Асинхронность в Python: GIL, Treading, Async, FastAPI. Понимание основ асинхронности в Python.

Семинар: Нейросети в компьютерном зрении: практика (08.12.2019)

BLGPG-D27A081AC350-24-09-20-01

Новые материалы: