typescript压缩算法
TypeScript 压缩算法可以通过多种方式实现。下面是一些常用的 TypeScript 压缩算法。
1.字符串压缩算法：
字符串压缩算法可以通过使用重复的字符的计数来减少字符串的长度。例如，可以使用 run-length encoding（RLE）算法来压缩字符串。RLE 算法将连续的重复字符替换为一个字符以及计数值。例如，字符串 "AAAAABBBCCDAA" 可以压缩为 "A5B3C2D2A2"。
以下是一个 TypeScript 函数来实现 RLE 压缩算法：
```typescript
let count: number = 1;
for (let i = 0; i < input.length; i++)
if (input[i] === input[i+1])
count++;
} else
count = 1;
}
}
const inputString: string = "AAAAABBBCCDAA";
```
2.数组压缩算法：
数组压缩算法是通过将重复的元素替换为一个元素以及计数值来减少数组的长度。例如，可以使用游程编码（Run-length encoding）算法来压缩数组。游程编码算法将连续的重复元素替换为一个元素以及计数值。例如，数组 [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3] 可以压缩为 [1, 3, 2, 2, 3, 4]。
以下是一个 TypeScript 函数来实现游程编码压缩算法：
typescript 字符串转数组```typescript
let count: number = 1;
for (let i = 0; i < input.length; i++)
if (input[i] === input[i+1])
count++;
} else
count = 1;
}
}
const inputArray: number[] = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3];
```
3. Huffman 编码：
Huffman 编码是一种基于字符频率的无损压缩算法。它使用变长编码来表示不同字符的编码，使得出现频率高的字符用较短的二进制表示，出现频率低的字符用较长的二进制表示。这种方式可以有效地减少存储空间。
以下是一个 TypeScript 类来实现 Huffman 编码压缩算法：
```typescript
class HuffmanNode
public character: string;
public frequency: number;
public left: HuffmanNode ， null;
public right: HuffmanNode ， null;
constructor(character: string, frequency: number, left?: HuffmanNode, right?: HuffmanNode)
this.character = character;
this.frequency = frequency;
this.left = left ， null;
this.right = right ， null;
}
class HuffmanTree
private root: HuffmanNode;
constructo
= null;
}
const frequencyMap = CharacterFrequency(input);
this.buildTree(frequencyMap);
const codeMap = new Map<string, string>(;
this.buildCodeMap(codeMap, , "");
for (let i = 0; i < input.length; i++)
}
}
private getCharacterFrequency(input: string): Map<string, number>
const frequencyMap: Map<string, number> = new Map(;
for (let i = 0; i < input.length; i++)
if (!frequencyMap.has(input[i]))
frequencyMap.set(input[i], 1);
} else
frequencyMap.set(input[i], (input[i]) + 1);
}
}
return frequencyMap;
}
private buildTree(frequencyMap: Map<string, number>): void
const priorityQueue: HuffmanNode[] = [];
frequencyMap.forEach((frequency, character) =>
priorityQueue.push(new HuffmanNode(character, frequency));
});
priorityQueue.sort((a, b) => a.frequency - b.frequency);
while (priorityQueue.length > 1)
const firstNode = priorityQueue.shift(!;
const secondNode = priorityQueue.shift(!;
const parentNode = new HuffmanNode("", firstNode.frequency + secondNode.frequency, firstNode, secondNode);
priorityQueue.push(parentNode);
priorityQueue.sort((a, b) => a.frequency - b.frequency);

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