Huffman Kodlaması
Bir mesajı, rakamları kullanarak kodlayacak olsanız, en az rakam kullanarak nasıl kodlarsınız? David Huffman 1952 yılında A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes başlıklı makalede bu soruya cevap aramış, ve bir metot ortaya atmış. Bu metot insanların çok etkilemiş olacak ki, png, jpeg, mp3 gibi dosya formatlarında, ayrıca HTTP'nin standard sıkıştırma metotlarından deflate veri formatında, deflate formatı da gzip ve zlib kütüphanelerinde kullanılmış. Ben de merak edip, Huffman Kodlaması nasıl yapılır öğrenmek istedim.
Huffman kodlaması temelinde bir prefix kodlamadır. Prefix kodlamaya örnek olarak, aşağıdaki örneği inceleyelim.
Prefix kodlamada, kodlanmak istenen her karaktere, bir veya daha çok rakamdan oluşan kodlar atanır. Bu kodlar atanırken, herhangi bir kodun, kendinden uzun başka bir kodun başlangıcı olmaması gerekiyor. Böylece, bu kodlar arka arkaya dizildiğinde, mükemmel şekilde geri ayrıştırılabiliyor. Yukarıdaki tabloda, en kısa kod, a karakterine atanmış. a karakterine atanan kod 1 olduğu için, diğer kodların hiçbiri 1 ile başlayamıyor. Aynı şekilde, c karakterine kod olarak 01 atandığı için, diğer kodların hiçbiri 01 ile başlayamıyor. Bu özelliklere sahip kodlar oluşturmak için, yukarıdaki gibi bir ağaç oluşturarak, ağacın yapraklarına kodlanacak karakterler yerleştirip, her yol ayrımında bir yöne 0, diğerine 1 atayabilirsiniz. Tepeden başlayıp, istediğiniz karaktere gelene kadar geçtiğiniz rakamlar, o karakterin kodunu verir.
Huffman kodlamasının amacı, prefix ağacını, sıkıştıracağımız metinde en çok kullanılan karakterlere, (veya sıkıştıracağımız veride en çok kullanılan byte'lara) en kısa kodu verecek şekilde oluşturmaktır. Bunun için kullanılacak algoritma şu şekilde.
- Karakterleri, metin içinde görünme sıklığına göre sırala.
- En küçük iki karakteri grupla, bunları görülme sıklıklarını toplayarak, sıraya tekrar dahil et.
- Tek bir grup kalana dek, gruplamaya devam et.
Bu algoritmayı uygulamak için, bir BST ve bir dinamik array veri yapısı kullanacağım. Dinamik array yerine, Heap daha iyi bir tercih olabilir. Ben daha kolay anlaşılacağını düşündüğüm için, array kullandım. Algoritmaya geçmeden önce, veri yapılarına bir göz atalım.
|
typedef struct _huffman
|
|
{
|
|
char c;
|
|
int freq;
|
|
struct _huffman *left;
|
|
struct _huffman *right;
|
|
} HUFFMANTREE;
|
|
|
|
typedef struct _huffman_array {
|
|
int cap;
|
|
int size;
|
|
HUFFMANTREE **items;
|
|
} HUFFMANARRAY;
|
HUFFMANTREE veri yapısını, gruplamaları yapmak için, HUFFMANARRAY veri yapısını ise, gruplamaları sıralamak için kullanacağım. Sıralama algoritması olarak, klasik "selection sort" yöntemini tercih ettim. Bu algoritmanın nasıl çalıştığını anlamadıysanız, bir listedeki elemanları, büyükten küçüğe sıraladığını bilmeniz yeterli.
Büyükten küçüğe sıralanmış bir array'in en küçük elemanı sonda olduğu için, en küçük elemanı kolayca array'den çıkarabiliriz.
Şimdi algoritmanın uygulamasına geçelim. Öncelikle metinde geçen karakterlerin görülme sıklıklarını hesaplamamız gerekiyor.
Metnin üstünden bir kez geçerek, karakterleri saydım. Şimdi, sıfırdan büyük karakleri array'imize ekleyelim.
|
HUFFMANARRAY *arr = huffman_array_new();
|
|
for (i = 0; i < 255; i++)
|
|
{
|
|
if (frequencies[i] > 0)
|
|
{
|
|
huffman_array_add(arr, huffmantree_new(i, frequencies[i]));
|
|
}
|
|
}
|
Son olarak, sadece tek bir grup kalana kadar, küçükten büyüğe gruplamak kaldı.
Bu noktada, prefix ağacımız hazır oldu. Karakterlere atanan kodları görebilmek için, küçük bir yardımcı fonksiyon yazdım.
Şimdi sonuçlara bir göz atalım.
|
u: 0000
|
|
a: 00010
|
|
,: 00011
|
|
o: 00100
|
|
y: 00101
|
|
n: 0011
|
|
: 010
|
|
r: 0110
|
|
s: 01110
|
|
f: 011110
|
|
.: 0111110
|
|
h: 0111111
|
|
b: 10000
|
|
g: 10001
|
|
z: 10010
|
|
m: 10011
|
|
i: 101
|
|
e: 110
|
|
k: 1110
|
|
t: 11110
|
|
l: 11111
|
Yukarıdaki tabloda görüleceği üzere, en kısa kodlar boşluk, i ve e karakterlerine, en uzun kodlar ise nokta ve h karakterlerine verilmiş. Ayrıca kısa kodların hiçbiri, uzun kodlardan birinin başlangıcı değil.
Huffman kodlaması ile kodlanmış bir metni veya veriyi, transfer ve depolama amacıyla kullandıktan sonra, eski haline getirebilmek için, her bir kodun karşılığını, veri ile birlikte saklamanız gerekiyor. Bunun için çeşitli yöntemler kullanılabilir, ancak, konuyu dağıtmamak adına, bu yazıyı burada bitiriyorum.
Kodların tamamını aşağıda paylaşıyorum. Genel yöntemi kavradığınıza göre, daha optimize veri yapıları ve algoritmalar kullanarak aynı kodlamayı yapmayı deneyebilirsiniz. Burada verilen metni bit array'ine dönüştürme işlemini ve bit array'ini tekrar orjinal metne dönüştürme işlemini de yapmadık. Bunları da denemek isteyebilirsiniz. İyi kodlamalar.