DMC(Dynamic Markov Coding)のによるデータ圧縮プログラムを書いてみた - 遥かへのスピードランナー
最近Managing Gigabytes勉強会に参加しているのでせっかくなので、この本に載っているアルゴリズムを使ってプログラムを組んでみました。 今回実装したのは、「2.5 SYMBOLWISE MODELS」の後半で説明されている「Dynamic Markov Coding(DMC)」です。書籍の他に、元論文「G. Cormack and R. Horspool, "Data compression using dynamic Markov modelling,"」を参考にしました。 実装はC++で行い、ソースはgithubに置きました。（CentOS 5.2+gcc 4.1.2で動作確認済） http://github.com/thorikawa/MG/tree/master/dmc 以下、アルゴリズムの概要と実装上の工夫などをまとめてみます。 意見・指摘などは絶賛大歓迎です。 DM
高速な算術圧縮を実現する「Range Coder」
はじめに 本記事では、全体のサイズが最小となる算術圧縮を高速に実現するRange Coder（以下RC）を紹介します。 算術圧縮は、各文字の出現確率が分かっている場合にそのデータを最小長で表現可能な符号法です。各文字に固定の符号を割り当てるHuffman法とは違い、符号化を状態更新とみなし、すべての文字を符号し終わった後の状態を保存することで符号化を実現します。これにより1文字単位の符号長を1bitより細かく調整することが可能となります。 算術符号は圧縮率が高い反面、ビット単位の演算処理が大量に発生するため、符号化、復号化ともにHuffman符号に比べ遅いという問題点があります。今回紹介するRCは、算術符号の処理をバイト単位で行うことで高速な処理を可能にします。 また、算術圧縮については概要から説明します。 対象読者 C++の利用者を対象としています。データ圧縮の基礎を知っていることが望ま
高速に符号／復号を行える最小冗長符号「Canonical Huffman Code」
対象読者 C++の利用者を対象としています。データ圧縮の基礎を知っていることが望ましいです。 必要な環境 C++、32bit環境を想定しています。Windows XP上のVisual Studio C++ 2005、gcc 3.2.2で動作確認済みです。 Huffman Codeの概要 初めに、Huffman Code（以下、HC）について簡単に説明します。データ中に出現する各文字の出現確率が既に分かっている、もしくは予測できる場合に、多く出現する文字に対し短い符号を割り当て、あまり出現しない文字に対し長い符号を割り当てることで、データ全体の符号長を短くすることができます。このように各文字の符号の長さが違う符号（可変長符号）は、元のデータに間違いなく復元できる条件は必要ですが、HCはさらに次の条件を満たした符号を決定します。 瞬時復元可能である データ全体の符号長が最小である 「瞬時復元可
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
データ圧縮法概説 目次
最終更新日：2001年7月2日 第1章へ webmaster@snap-tck.com Copyleft (C) 2000 SNAP(Sugimoto Norio Art Production)
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データ圧縮の基礎
