python自制压缩算法
一、背景介绍
随着信息技术的不断发展，数据量越来越大，如何有效地存储和传输数据成为了一个重要的问题。压缩算法可以将数据压缩到更小的空间中，从而节省存储空间和传输带宽。Python作为一种流行的编程语言，在数据处理和科学计算领域有着广泛的应用。自制Python压缩算法具有重要意义。
二、压缩算法分类
1. 无损压缩算法：在压缩过程中保持原始数据的完整性。例如gzip、zip、bzip2等。
2. 有损压缩算法：在压缩过程中会丢失部分原始数据，但可以获得更高的压缩比。例如JPEG、MP3等。
三、无损压缩算法实现
1. Run-length encoding（RLE）：对连续出现的相同字符进行计数，并用一个数字代替多个
字符。
2. Huffman coding：根据字符出现频率构建哈夫曼树，并将出现频率高的字符用较短的编码表示。
3. Lempel-Ziv-Welch（LZW）：利用字典对输入流进行编码，并动态更新字典。
四、Python自制无损压缩算法
1. RLE实现
RLE算法可以用于对连续出现的相同字符进行压缩。下面是一个简单的RLE压缩算法实现：
```python
def rle_compress(data):
    compressed = []
    i = 0
    while i < len(data):
        count = 1
        while i + count < len(data) and data[i + count] == data[i]:
            count += 1
        if count > 1:
            compressed.append(count)
            compressed.append(data[i])
            i += count
        else:
            compressed.append(data[i])
            i += 1
    return compressed
   
def rle_decompress(compressed):
    decompressed = []
    i = 0
    while i < len(compressed):
        if isinstance(compressed[i], int):
            count = compressed[i]
            value = compressed[i + 1]
            for j in range(count):
                decompressed.append(value)
            i += 2
        else:
            decompressed.append(compressed[i])
            i += 1
    return decompressed
data = "AAABBBCCCDDD"
compressed_data = rle_compress(data)
print(compressed_data) # [3, 'A', 3, 'B', 3, 'C', 3, 'D']
字符串长度压缩decompressed_data = rle_decompress(compressed_data)
print(decompressed_data) # ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D', 'D', 'D']
```
2. Huffman coding实现
Huffman coding算法可以用于对字符出现频率进行编码。下面是一个简单的Huffman编码器和解码器的实现：
```python
from heapq import heappush, heappop, heapify
from collections import defaultdict
def huffman_encode(data):
    freq = defaultdict(int)
    for c in data:
        freq[c] += 1
   
    heap = [[weight, [symbol, ""]] for symbol, weight in freq.items()]
    heapify(heap)
   
    while len(heap) > 1:
        lo = heappop(heap)
        hi = heappop(heap)
        for pair in lo[1:]:
            pair[1] = '0' + pair[1]
        for pair in hi[1:]:
            pair[1] = '1' + pair[1]
        heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])
   
    huffman_code = dict(heappop(heap)[1:])
   
    encoded_data = ""
    for c in data:
        encoded_data += huffman_code[c]
   
    return encoded_data, huffman_code
   
def huffman_decode(encoded_data, huffman_code):
    decoded_data = ""
    code_dict = {v: k for k, v in huffman_code.items()}

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