LZW和哈夫曼编码一样,是无损压缩中的一种.该算法通过建立字典,实现字符重用与编码,适用于source中重复率很高的文本压缩.本文首先讲下LZW的编解码原理,然后给出LZW的实现code. *********************原理********************* 编码: 编码0-255用来存储Ascii码为[0,255]的字符,放在字典里. 编码从256开始,将出现过的字符计入字典 核心思想:利用字符的可重用性,每当往结果输出一个编码,就将一个新的string存入dictiona

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/50331883 <勿在浮沙筑高台> LZW压缩算法原理很easy,因而被广泛地採用,已经被引入主流图像文件格式中. 该算法由Lempel-Ziv-Welch三人发明,这样的技术将定长码字分配给变长信源符号序列,它不须要知道被压缩文件的符号出现概率的先验知识,仅仅须要动态地建立和维护一个字典,和其它压缩算法相比既是缺点也是长处. 1. LZW原理 1.1 概念的理解 LZW通过

[DSP开发]利用CCS5.4开发基于DSP6455的JPEG2000图像解压缩过程 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:前端是时间基于VS2010工程,在windows上实现了对openjpeg2000的改写,实现了从内存中读取数据进行解压缩的工作.由于某些技术储备需要,将其移植到DSP6455中进行解压缩.本文记录的就是整个移植过程. 0. 异想天开:试图在CCS上直接使用VS2010生成好的编译库 这个想法是一直就有的,在调试VS

请先参考前文:Paxos算法1 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时

“选择了错误的算法,便注定了失败的命运”.最近对这句话感触颇深,经常因为一开始思路错误,修改半天,到头来却都是无用功,所以学好算法势在必行. 算法的泛化过程 如何设计一个算法,使他适用于任何(大多数)数据结构呢?先看一个算法泛华的实例. 假设我们要写一个find()函数,在array中寻找特定值.面对整数array,我们很快能写出: int *find(int *array,int size,int target) { for(int i=0;i<size;i++) { if(array[i]=

LZW算法PHP实现方法 lzw_decompress php 博客分类: Php / Pear / Mysql / Node.js   LZW算法简介 字符串和编码的对应关系是在压缩过程中动态生成的,并且隐含在压缩数据中,解压的时候根据表来进行恢复,算是一种无损压缩. 根据 Lempel-Ziv-Welch Encoding ,简称 LZW 的压缩算法,用任何一种语言来实现它. LZW压缩算法[1]的基本概念:LZW压缩有三个重要的对象:数据流(CharStream).编码流(CodeStre

1. 前文回顾 在字符串算法—数据压缩中,我们介绍了哈夫曼压缩算法(Huffman compression),本文将介绍LZW算法. 2. LZW算法 这个算法很简单,为了方便讲述,我们将采用16进制,写代码的时候在把它转回2进制就是了. 在16进制下:A:41; B:42; C:43; D:44;...... 从例子入手: 压缩表是边读数据边建立起来的,一开始,压缩表里的数据为各个字符对应的十六进制值,这里不一一列出,具体可百度26个字母的十六进制. 首先从第一个数据开始读: 第一个字符为A,

——转自:{老码农的专栏} 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时刻,

引言:Floyd-Warshall算法作为经典的动态规划算法,能够在O(n3)复杂度之内计算出所有点对之间的最短路径,且由于其常数较小,对于中等规模数据运行效率依然可观.算法共使用n此迭代,n为顶点个数.其中第k次迭代计算出每对顶点之间所有中间结点小于等于k的最短路径长度,其中i到j的最短路径要么是经过k的一条路径,这条路径的由k所分割出的两个路径i → k.k → j是中间路径小于等于k-1的最短路径:要么是从i到j的中间路径小于等于k-1的最短路径.定义dij(k)为从i到j的最短路径长度,

最近公司在做一个项目,需要对爬取到的数据进行去重,方法就是根据数据的id,去除掉id重复的数据. 下面是这个方法的演化过程. // 去重 $arr_id = array(); $LeTVFeedList = array(); for ($i = 0; $i < count($arrFeedList); $i++){ if(!in_array($arrFeedList[i]['id'], $arr_id)){ $LeTVFeedList[] = $arrFeedList[i]; $arr_id[]

第0部分 简介 1. 举个例子:面试的时候,可能会出一道算法考试题,比如写一个 strstr 函数——字符串匹配. 可能会想到用KMP算法来解题,但是该算法很复杂,不适宜在面试中使用. 1.1 C++利用char*的例子.该方法的复杂度是O(n).注意代码中的注释,每一对括号的后面都给出了注释说明,用于匹配括号. /** strstr return the position of the first occurence of string target in string source, or

在堆里面存放着Java几乎所有的对象实例,垃圾收集器要进行垃圾回收,要做的第一步便是找出那些对象是需要回收的. 怎么判断对象是否需要回收? 常用的方法有两种. 1.引用计数算法.为每一个对象添加一个引用计数器,每当有人持有对其的一个引用的时候,该计数器加1.这种算法(Reference Counting)实现简单,判断效率高,是一个很不错的算法,如Python语言.COM和Squirrel中都用它来管理内存.但是主流的Java虚拟机实现中并没有使用这个算法,主要原因是它很难解决对象之间循环引用的

一.概述 KMP算法是一种字符串匹配算法,比如现有字符串 T:ABCDABCDABCDCABCDABCDE, P:ABCDABCDE P字符串对应的next值:[0,0,0,0,1,2,3,4,0] 二.匹配过程 判断T字符串是否包含P字符串?下面看一下KMP的比较过程: 三.next数组计算过程 先了解一下字符串的前后缀(具体来说是真前后缀即 前缀不包含最后一个字符:后缀不包含第一个字符) 字符串 真前缀 真后缀 真前.后缀中相 同的字符串 真前.后缀中 最大相同串 真前.后缀中最 大相同串字

朋友们可以关注下我的公众号,获得最及时的更新: IBM 360/91浮点单元最先实现Tomasulo算法从而允许乱序执行.360体系只有4个双精度浮点寄存器,限制了编译器调度的有效性.而且,IBM 360/91的访存和浮点延迟都很长,如果顺序执行指令,虽然只有RAW hazard,但是后面无关的指令只能被stall.如果乱序执行,还会额外引入WAR和WAW hazard.Tomasulo算法通过Register renaming解决了这些问题. Tomasulo算法1966年提出,设计目标是让编

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32

将一个叙述完整的算法转化为程序代码,不是什么难事.然而,如何将算法独立与其所处理的数据结构之外,不受数据结构的羁绊呢?换个说法,如何将我们所写的程序算法适用于任何(或者大部分)未知的数据结构(比如array,vector,list等)呢? 关键在于,只要把操作对象的型别加以抽象化,把操作对象的标示法和区间目标的移动行为抽象化,整个算法也就在一个抽象层面上工作了.整个过程称为算法的泛型化(generalized),简称泛化. 以简单的循序查找为例,编写find()函数,在array中寻找特定值.面

0提升的基本方法 对于分类的问题,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类的分类规则(强分类器)容易的多.提升的方法就是从弱分类器算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器.大多数的提升方法都是改变训练数据集的概率分布(训练数据的权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器. 这样,对于提升方法来说,有两个问题需要回答:一是在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布,二是如何将弱分类器组合成一

JVM垃圾收集算法的具体实现有很多种,本文只是介绍实现这些垃圾收集算法的三种思想和发展过程.所有的垃圾收集算法的具体实现都是遵循这三种算法思想而实现的. 1.标记-清除算法 标记-清除(Mark-Sweep)算法是最基础的垃圾收集算法.正如其名字描述的那样,该算法分为两个阶段:"标记"和"清除".首先标记出所有可以被回收的对象,然后经过一轮垃圾回收将所有被标记的对象的内存空间释放,即清除可被回收的对象.标记-清除算法的执行过程如下图所示: 该算法的优点是逻辑简单,最

1.极大似然估计 原理:假设在一个罐子中放着许多白球和黑球,并假定已经知道两种球的数目之比为1:3但是不知道那种颜色的球多.如果用放回抽样方法从罐中取5个球,观察结果为:黑.白.黑.黑.黑,估计取到黑球的概率为p; 假设p=1/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(1/4)4 *(3/4) = 3/1024 假设p=3/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(3/4)4 *(1/4) = 81/1024 由于81/1024 > 3/1024,因此任务p=3/4比1/4更能出现上述观察结果,所以p取

Rxjs入门实践-各种排序算法排序过程的可视化展示 这几天学习下<算法>的排序章节,具体见对排序的总结,想着做点东西,能将各种排序算法的排序过程使用Rxjs通过可视化的方式展示出来,正好练系一下Rxjs的使用 本文不会太多介绍Rxjs的基本概念,重点介绍如何用响应式编程的思想来实现功能 在线演示地址 源码 效果图 需求 页面中包括一个随机生成300个数字的按钮和.一个选择不同排序算法的下拉列表和一个echart渲染的容器元素 点击按钮会随机生成300个随机数,同时页面渲染出300个数的柱状图,