Lossless Compression

压缩原始数据中相同、重复的部分

出现概率大的分配短码， 出现概率小的分配长码

步骤:

注意:

每次编码会得到一个[0,1)的小数。(无限细分概率区间)

实际是: 多重概率合并计算 (那个小数 = 连续输这一串数据的概率)

例如:

小数变二进制: 乘2取整

Questions

我这里第一题的答案是错的，你可以按照你自己的想法自己再做一遍

注意 1 - 0，0.5 - 0, 0.375 - 0.25 只是一个区间，它们的值还是取决于符号的概率

比如:

$0.5 = (1-0) \times 0.5$

$0.375 = (0.5-0) \times (0.5 + 0.25)$

$0.25 = (0.5-0) \times (0.5)$

$0.359375 = (0.5 + 0.25 + 0.125) \times (0.375 - 0.25) + 0.25$

$0.34375 = (0.5+0.25) \times (0.375 - 0.25) + 0.25$

$0.357421875 = 0.359375 - ((0.359375 - 0.34375) \times 0.125)$

Last updated 5 years ago

Questions

我这里第一题的答案是错的，你可以按照你自己的想法自己再做一遍

注意 1 - 0，0.5 - 0, 0.375 - 0.25 只是一个区间，它们的值还是取决于符号的概率

比如:

0.5 = (1-0) \times 0.5

0.375 = (0.5-0) \times (0.5 + 0.25)

0.25 = (0.5-0) \times (0.5)

0.359375 = (0.5 + 0.25 + 0.125) \times (0.375 - 0.25) + 0.25

0.34375 = (0.5+0.25) \times (0.375 - 0.25) + 0.25

0.357421875 = 0.359375 - ((0.359375 - 0.34375) \times 0.125)