[论文解读] An Optimized Huffmans Coding by the method of Grouping

Rupesh Gautam, S. Murali|arXiv (Cornell University)|Jul 28, 2016

Algorithms and Data Compression参考文献 1被引用 3

一句话总结

本文提出了一种优化的霍夫曼编码方法，通过将字符分组以减小数据大小和树的复杂性，相较于标准霍夫曼编码，通过最小化编码数据和解码树的开销，实现了更高的压缩效率。该方法提升了大规模数据应用（如机器学习和物联网）中的处理速度和可扩展性。

ABSTRACT

Data compression has become a necessity not only the in the field of communication but also in various scientific experiments. The data that is being received is more and the processing time required has also become more. A significant change in the algorithms will help to optimize the processing speed. With the invention of Technologies like IoT and in technologies like Machine Learning there is a need to compress data. For example training an Artificial Neural Network requires a lot of data that should be processed and trained in small interval of time for which compression will be very helpful. There is a need to process the data faster and quicker. In this paper we present a method that reduces the data size. This method is known as Optimized Huffmans Coding. In the Huffmans coding we encode the messages so as to reduce the data and here in the optimized Huffmans coding we compress the data to a great extent which helps in various signal processing algorithms and has advantages in many applications. Here in this paper we have presented the Optimized Huffmans Coding method for Text compression. This method but has advantages over the normal Huffmans coding. This algorithm presented here says that every letter can be grouped together and encoded which not only reduces the size but also the Huffmans Tree data that is required for decoding, hence reducing the data size. This method has huge scientific applications.

研究动机与目标

• 解决机器学习和物联网等数据密集型领域对更快数据压缩的日益增长的需求。
• 通过最小化霍夫曼解码树的大小，降低霍夫曼编码的计算和存储开销。
• 通过智能分组字符，实现超越标准霍夫曼编码的压缩效率提升。
• 通过减小编码数据大小和解码复杂度，加快大规模数据集的处理速度。
• 为科学和实时数据处理系统中的文本压缩提供可扩展的解决方案。

提出的方法

• 根据频率或其他标准将字符分组为簇，形成复合符号。
• 为分组后的符号构建霍夫曼树，而非单个字符，从而减少叶节点数量。
• 使用标准霍夫曼编码原理将每个组编码为单一单位，从而减少总位数。
• 优化分组策略，以在保持解码可行性的同时最小化期望码长。
• 通过减少节点数量来减小霍夫曼树的大小，从而降低存储和传输成本。
• 专门应用于文本数据，证明其在减小整体数据占用空间方面的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在霍夫曼编码中分组字符是否能比标准霍夫曼编码更有效地减小编码数据的大小？
• RQ2 通过分组减少霍夫曼树中的节点数量，是否能降低存储和解码开销？
• RQ3 与传统霍夫曼编码相比，所提出的分组方法在压缩比和处理速度方面表现如何？
• RQ4 为最大化压缩效率，分组字符的最佳策略是什么，同时不增加解码复杂度？
• RQ5 该方法在机器学习和物联网等数据密集型应用中，能在多大程度上提升性能？

主要发现

• 所提出的方法通过减少需编码的符号数量，实现了比标准霍夫曼编码更高的压缩比。
• 分组减少了霍夫曼树的大小，从而降低了解码结构的存储和传输成本。
• 该方法通过最小化编码和解码操作次数，显著缩短了处理时间。
• 该算法在大规模文本数据集中尤为有效，其中分组的优势被进一步放大。
• 该方法在保持无损压缩的同时提升了效率，适用于实时和高吞吐量应用。
• 结果表明，对字符进行分组后再进行霍夫曼编码，可显著减小数据大小和树的复杂度。