数据压缩入门
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作者(美)柯尔特·麦克安利斯(Colt McAnlis),(美)亚历克斯·海奇(Aleks Haecky)
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115534170
出版时间2020-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数188页
字数300千字
定价69元
货号SC:9787115534170
上书时间2024-12-24
商品详情
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内容简介:
本书的主题是数据压缩，也就是用最紧凑的方式来表示数据。本书先讲解了5类数据压缩算法，即变长编码、统计压缩、字典编码、上下文模型和多上下文模型，然后介绍了香农的信息论，以及怎样通过各种方法来突破熵，如统计编码、自适应统计编码、字典转换、上下文数据转换、数据建模等。本书还讨论了数据压缩中的一些要点，如多媒体数据压缩和通用压缩，并介绍了有损数据压缩。本书最后说明了数据压缩与你、你的公司以及未来的技术是如何相互关联的。本书适合对数据压缩感兴趣的开发人员阅读。
目录:
序xiii
前言xv
第1章并非无趣的一章1
1.15类数据压缩算法1
1.2惹人“愤怒”的克劳德香农2
1.3关于数据压缩，你必须知道的3
第2章不容错过的一章9
2.1理解二进制9
2.1.1十进制计数系统9
2.1.2二进制计数系统10
2.2信息论12
2.2.1二分查找14
2.2.2熵：表示一个数所需要的最少二进制位数15
2.2.3标准的数字长度16
第3章突破熵17
3.1理解熵17
3.2熵有什么用处呢19
3.3理解概率19
3.4突破熵20
3.4.1示例1：增量编码21
3.4.2示例2：符号分组22
3.4.3示例3：排列22
3.5信息论与数据压缩26
第4章VLC29
4.1摩尔斯码29
4.2概率、熵与码字长度31
4.3VLC33
4.3.1运用VLC34
4.3.2创建VLC37
4.3.3几个VLC示例39
4.3.4为数据集找到最适合的编码方法45
第5章统计编码47
5.1利用统计使数据压缩接近熵47
5.2哈夫曼编码49
5.2.1构造哈夫曼树49
5.2.2生成码字50
5.2.3编码和解码52
5.2.4实际的实现方法52
5.3算术编码53
5.3.1找出正确的数54
5.3.2编码55
5.3.3选择正确的输出值57
5.3.4解码57
5.3.5具体实现62
5.4ANS62
5
...
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