91581

Алгоритм Зива-Лемпеля

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Кроме строки L создается индекс I исходной строки S в упорядоченном списке вращений. Существует эффективный алгоритм восстановления исходной последовательности символов S на основе строки L и индекса I. Формируем матрицу из NN элементов чьи строки представляют собой результаты циклического сдвига вращений исходной последовательности S отсортированных лексикографически. Пусть I является индексом строки S.

Русский

2015-07-21

40.2 KB

2 чел.

Алгоритм Зива-Лемпеля

Большинство алгоритмов сжатия базируется на последовательной схеме сжатия Лемпеля-Зива (Lempel-Ziv, 1977). Этот алгоритм используется, в частности, стандартной процедурой UNIX Compress. Методики со статистическим моделированием могут обеспечить лучшее сжатие, но они заметно медленнее. Но существует алгоритм, который совмещает в себе лучшие из черт названных выше. Этот алгоритм не предусматривает последовательной обработки входных данных, а обрабатывает текст поблочно. Здесь используется обратимое преобразование блока данных к виду, который позволяет эффективно сжать данные с помощью простых алгоритмов. Преобразование имеет целью сгруппировать символы так, чтобы вероятность появления последовательностей идентичных символов значительно возросла. Такой текст может быть легко сжат посредством локально-адаптивных алгоритмов в сочетании с кодировкой Хафмана и арифметической кодировкой.

Последовательность S, содержащая N символов ({S(0),… S(N-1)}), подвергается N циклическим сдвигам (вращениям), лексикографической сортировке, а последний символ при каждом вращении извлекается. Из этих символов формируется строка L, где i-ый символ является последним символом i-го вращения. Кроме строки L создается индекс I исходной строки S в упорядоченном списке вращений. Существует эффективный алгоритм восстановления исходной последовательности символов S на основе строки L и индекса I. Процедура сортировки объединяет результаты вращений с идентичными начальными символами. Предполагается, что символы в S соответствуют алфавиту, содержащему K символов.

Для пояснения работы алгоритма возьмем последовательность S= “abraca” (N=6), алфавит X = {‘a’,’b’,’c’,’r’}.

1. Формируем матрицу из N*N элементов, чьи строки представляют собой результаты циклического сдвига (вращений) исходной последовательности S, отсортированных лексикографически. По крайней мере одна из строк M содержит исходную последовательность S. Пусть I является индексом строки S. В приведенном примере индекс I=1, а матрица M имеет вид:

Номер строки

0

aabrac

1

abraca

2

acaabr

3

bracaa

4

caabra

5

racaab

2. Пусть строка L представляет собой последнюю колонку матрицы M с символами L[0],…,L[N-1] (соответствуют M[0,N-1],…,M[N-1,N-1]). Формируем строку последних символов вращений. Окончательный результат характеризуется (L,I). В данном примере L=’caraab’, I =1.

Процедура декомпрессии использует L и I. Целью этой процедуры является получение исходной последовательности из N символов (S).

1. Сначала вычисляем первую колонку матрицы M (F). Это делается путем сортировки символов строки L. Каждая колонка исходной матрицы M представляет собой перестановки исходной последовательности S. Таким образом, первая колонка F и L являются перестановками S. Так как строки в M упорядочены, размещение символов в F также упорядочено. F=’aaabcr’.

2. Рассматриваем ряды матрицы M, которые начинаются с заданного символа ch. Строки матрицы М упорядочены лексикографически, поэтому строки, начинающиеся с ch упорядочены аналогичным образом. Определим матрицу M’, которая получается из строк матрицы M путем циклического сдвига на один символ вправо. Для каждого i=0,…, N-1 и каждого j=0,…,N-1,

M’[i,j] = m[i,(j-1) mod N]

В рассмотренном примере M и M’ имеют вид:

Строка

M

M’

0

aabrac

caabra

1

abraca

aabraс

2

acaabr

racaab

3

bracaa

abraca

4

caabra

acaabr

5

racaab

bracaa

Подобно M каждая строка M’ является вращением S, и для каждой строки M существует соответствующая строка M’. M’ получена из M так, что строки M’ упорядочены лексикографически, начиная со второго символа. Таким образом, если мы рассмотрим только те строки M’, которые начинаются с заданного символа ch, они должны следовать упорядоченным образом с учетом второго символа. Следовательно, для любого заданного символа ch, строки M, которые начинаются с ch, появляются в том же порядке что и в M’, начинающиеся с ch. В нашем примере это видно на примере строк, начинающихся с ‘a’. Строки ‘aabrac’, ‘abraca’ и ‘acaabr’ имеют номера 0, 1 и 2 в M и 1, 3, 4 в M’.

Используя F и L, первые колонки M и M’ мы вычислим вектор Т, который указывает на соответствие между строками двух матриц, с учетом того, что для каждого j = 0,…,N-1 строки j M’ соответствуют строкам T[j] M.

Если L[j] является к-ым появлением ch в L, тогда T[j]=1, где F[i] является к-ым появлением ch в F. Заметьте, что Т представляет соответствие один в один между элементами F и элементами L, а F[T[j]] = L[j]. В нашем примере T равно: (4 0 5 1 2 3).

3. Теперь для каждого i = 0,…, N-1 символы L[i] и F[i] являются соответственно последними и первыми символами строки i матрицы M. Так как каждая строка является вращением S, символ L[i] является циклическим предшественником символа F[i] в S. Из Т мы имеем F[T[j]] = L[j]. Подставляя i =T[j], мы получаем символ L[T(j)], который циклически предшествует символу L[j] в S.

Индекс I указывает на строку М, где записана строка S. Таким образом, последний символ S равен L[I]. Мы используем вектор T для получения предшественников каждого символа: для каждого i = 0,…,N-1 S[N-1-i] = L[Ti[I]], где T0[x] =x, а Ti+1[x] = T[Ti[x]. Эта процедура позволяет восстановить первоначальную последовательность символов S (‘abraca’).

Последовательность Ti[I] для i =0,…,N-1 не обязательно является перестановкой чисел 0,…,N-1. Если исходная последовательность S является формой Zp для некоторой подстановки Z и для некоторого p>1, тогда последовательность Ti[I] для i = 0,…,N-1 будет также формой Z’p для некоторой субпоследовательности Z’. Таким образом, если S = ‘cancan’, Z = ‘can’ и p=2, последовательность Ti[I] для i = 0,…,N-1 будет [2,4,0,2,4,0].

Описанный выше алгоритм упорядочивает вращения исходной последовательности символов S и формирует строку L, состоящую из последних символов вращений. Для того, чтобы понять, почему такое упорядочение приводит к более эффективному сжатию, рассмотрим воздействие на отдельную букву в обычном слове английского текста.

Возьмем в качестве примера букву “t” в слове ‘the’ и предположим, что исходная последовательность содержит много таких слов. Когда список вращений упорядочен, все вращения, начинающиеся с ‘he’, будут взаимно упорядочены. Один отрезок строки L будет содержать непропорционально большое число ‘t’, перемешанных с другими символами, которые могут предшествовать ‘he’, такими как пробел, ‘s’, ‘T’ и ‘S’.

Аналогичные аргументы могут быть использованы для всех символов всех слов, таким образом, любая область строки L будет содержать большое число некоторых символов. В результате вероятность того, что символ ‘ch’ встретится в данной точке L, весьма велика, если ch встречается вблизи этой точки L, и мала в противоположном случае. Это свойство способствует эффективной работе локально адаптивных алгоритмов сжатия, где кодируется относительное положение идентичных символов. В случае применения к строке L, такой кодировщик будет выдавать малые числа, которые могут способствовать эффективной работе последующего кодирования, например, посредством алгоритма Хафмана.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

64335. Кінетика та механізми мікрохвильового спікання матеріалів з різним типом поглинання енергії НВЧ 7.15 MB
  Серед цих переваг можливість створення унікальних мікроструктур та властивостей які неможливо отримати з застосуванням традиційних методів спікання велика продуктивність методу значне збереження енергії завдяки суттєвому...
64336. АГРОБІОЛОГІЧНІ ОСОБЛИВОСТІ БАГАТОРІЧНИХ ЗЛАКОВИХ ТРАВ СТЕПОВОГО ЕКОТИПУ І ВДОСКОНАЛЕННЯ ПРИЙОМІВ ЇХ ВИРОЩУВАННЯ У КРИМУ 640.13 KB
  Враховуючи біологічні особливості встановлено й удосконалено оптимальні параметри основних прийомів вирощування найбільш продуктивної для умов Криму культури стоколосу безостого: оптимальні строки сівби а також для кожного з них оптимальна глибина загортання насіння...
64337. НАПРУЖЕНО-ДЕФОРМОВАНИЙ СТАН ЗАЛІЗОБЕТОННИХ ЕЛЕМЕНТІВ ПРИ РІЗНИХ ШВИДКОСТЯХ НАВАНТАЖЕННЯ В УМОВАХ НАГРІВАННЯ ДО +200 С 394.5 KB
  Для бетону в умовах підвищених температур істотним чинником є температурне старіння що проявляється в значній кількісній зміні характеристик механічних і реологічних властивостей при збільшенні тривалості навантаження і нагрівання.
64338. ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАТИВНИЙ ПРОСТІР ПОЛІТИКИ ЯК ПРЕДМЕТ ТЕОРЕТИКО-СОЦІОЛОГІЧНОЇ РЕФЛЕКСІЇ 244.5 KB
  Феномен інформаційно-комунікативного простору політики його структурнозмістовну неоднорідність не вдається ефективно вивчати в межах загальновизнаних політикофілософських і соціологічних теорій підходів і шкіл.
64339. ТЕХНОЛОГІЧНІ ВЛАСТИВОСТІ ГОЛОЗЕРНОГО ВІВСА ТА МЕТОДИ ЙОГО ЗБЕРІГАННЯ 242.5 KB
  Завдяки усуненню головного недоліку вівса плівчастого твердої плівки витрати на переробку вівса голозерного значно зменшилися а отже відповідно зріс і попит на нього у виробників. Свіжозібране зерно голозерного вівса з поля потрапляє на хлібоприймальні підприємства та заготівельні...
64340. ЕРГО-ДИЗАЙНЕРСЬКИЙ ПІДХІД ДО ФОРМУВАННЯ АРХІТЕКТУРНОГО СЕРЕДОВИЩА ЛІКУВАЛЬНИХ ЗАКЛАДІВ 504.31 KB
  Сучасні вимоги до лікувальних закладів в світовій практиці їх проектування і будівництва наскільки змінилися, що виникла необхідність в удосконаленні архітектурних принципів формування їх архітектурного середовища.
64341. Формування теоретичних та нормативно-технічних засад оцінювання якісного рівня продукції 873 KB
  При чому всі названі складові потребують отримання оцінок на базі кількісного оцінювання якості. Становлення галузі знань про кількісне оцінювання якості своїми коренями сягає 20х років коли в своїй праці з теорії розмірностей...
64342. ОРГАНІЗАЦІЙНО-ПЕДАГОГІЧНА ТЕХНОЛОГІЯ МЕНЕДЖМЕНТУ УЧНІВСЬКИХ ФІЗКУЛЬТУРНО-ОЗДОРОВЧИХ КЛУБІВ 200.5 KB
  Актуальною формою практичної реалізації такого напрямку організації позакласної фізкультурнооздоровчої та спортивномасової роботи у загальноосвітніх навчальних закладах є учнівські фізкультурнооздоровчі клуби.
64343. Інформаційні технології в системах навчання оперативного технічного персоналу екологічно-небезпечних виробництв 812.5 KB
  З урахуванням специфіки роботи подібних підприємств в Україні прийнято Закон Про об'єкти підвищеної небезпеки який регламентує первинну та повторну інформаційну підготовку ІП технічного персоналу як у традиційній формі так і з використанням інформаційних технологій.