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MTF(Move-to-front transform)数据转换
1.什么是MTF
MTF(move-to-front)是一种数据编码方式,用于提高数据压缩技术效果。
在数据压缩算法中,MTF可以作为一个额外的步骤。也就是说 ,可以先进行MTF编码,在进行数据压缩。
2.MTF基本原理
主要使用的是数据的”空间局部性“,也就是最近出现过的字符很可能在接下来的文本附近再次出现。
MTF的主要思想是:
(1)维护一个文本字符集大小的栈,“recently used symbols”(最近访问过的字符),其中每个不同的字符在其中占一个位置,位置从0开始编号。
(2)扫描需要重新编码的文本数据,对于每个扫描到的字符,使用该字符在“recently used symbols”中的index替换,并将该字符提到“recently used symbols”的栈顶位置(index为0的位置)。
(3)转到(2),直到文本扫描结束。
使用MTF,对于许多连续的、相同的字符,将被替换为多个0;最近使用过的字符,会被小的index替换;最近很久没有使用过的字符,会被较大的index替换。MTF完成之后,文本就可以使用一串数字表示,如果文本数据具有较好的空间局部性,这些数字会很小,便于压缩。
3.MTF图解
(1)先建立字符集大小的栈,“recently used symbols”,这里只考虑26个小写字母a~z。
recently used symbols:queue=(abcdefghijklmnopqrstuvwxyz)。
其中字符在栈中的位置表示该字符的index。起初,字符a的index为0,b的index为1,以此类推,z的index为25。
(2)扫描文本,如”bananaaa“。
编码如下:
如上,bananaaa经MTF之后变成了list=(1,1,13,1,1,1,0,0)。MTF只可逆的过程,只要记录下转换之前的queue和转换之后的list,就完全可以快速的回复原始文本数据。
解码如下:
4.MTF数据转换的使用
MTF转换主要是利用空间局部性原理来减少信息熵。因为最近访问的字符总是出现在“recently used symbols”的前面位置,如果字符的空间局部性较好,编码之后就会出现很多小的数字,如”0“或”1“。然而,并不是所有的文本数据,都具有较好的局部相关性。
一个重要的应用就是基于Burrows–Wheeler transform压缩算法。Burrows-Wheeler transform能将文本转换为局部相关性很好的序列。
一般压缩可以将文本先使用Burrows–Wheeler transform生成局部相关性很好的序列,再使用MTF减少信息熵,最后再进行压缩。
5.MTF转换代码实例
下面的代码是对文本进行move-to-front数据编码:
1 #include <iostream> 2 #include <algorithm> 3 #include <string> 4 #include <list> 5 using namespace std; 6 7 int MTF_transform(const string &text,int* result_MTF,list<char> &mylist){ 8 list<char>::iterator it; 9 for(int i=0;i<text.size();i++){ 10 it=find(mylist.begin(), mylist.end(),text[i]); ///查找当前字符 11 result_MTF[i]=distance(mylist.begin(),it); ///保存当前字符在mylist中的索引 12 mylist.erase(it); ///删除元素 13 mylist.push_front(text[i]); ///把当然元素添加到index为0的位置 14 } 15 return 0; 16 } 17 18 int main(int argc,char* argv[]) 19 { 20 string text = "bananaaa"; 21 int *result_MTF = new int[text.size()]; 22 list<char> mylist; 23 for(int i=0;i<26;i++){ 24 mylist.push_back(‘a‘+i); 25 } 26 27 MTF_transform(text,result_MTF,mylist); 28 for(int i=0;i<text.size();i++){ 29 cout<<result_MTF[i]<<" "; 30 } 31 delete [] result_MTF; 32 return 0; 33 }
参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Move-to-front_transform
额外阅读:http://en.wikipedia.org/wiki/Least_Recently_Used#LRU