lossless-compression

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我正在爲我的類分配創建哈夫曼壓縮程序。我知道如何實現它，但由於解碼器必須使用編碼器存儲的轉換表或者從零開始創建霍夫曼樹，所以我想通過編碼器存儲完整的霍夫曼樹，因此解碼器不需要重構它。我開始知道用指針保存一個事物是不一樣的，所以我看到序列化可能會有所幫助。我的主要問題是： 1-將序列化能夠存儲樹照原樣嗎？ 2-存儲樹會佔用更多空間，然後存儲轉換表並重新構建它？我想最小化要存儲在編碼文件中的樹數據。

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針對按位數據的高效RLE創意

我的一個主要項目是微控制器的顯示庫。作爲其中的一部分，我收集了字體（位圖）和圖標（Alpha通道）。由於資源（閃存和RAM）在微控制器中有限，我正在尋找更好的方式來存儲這些字體和圖標的數據。我傾向於使用數據的分離平面排列（如使用Amiga的ILBM） - 也就是說，不是一起存儲每個像素的所有位，而是將整個圖像的所有第一位存儲在一起，然後是第二個比特等。這對於處理不是2的冪次的圖像深度（您是否嘗

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記錄120秒的視頻，並希望減小尺寸高達3-4 MB的Android

我想從我的應用程序錄制120秒的視頻，並希望視頻大小隻有最大3-4 MB，所以有什麼辦法可以減少而不是使用FFmpeg？

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LZW或JBIG是更好的圖像無損壓縮算法嗎？

哪個無損壓縮算法[之間LZW或JBIG]是用於壓縮選自圖像（彩色和單色）的數據集更好？我已經實現兩個和較小的數據集[各含有100個圖像]測試，已經發現不確定的結果。請注意::我不能使用有損壓縮，如JPEG，因爲解壓後的數據必須是相同的來源。我也沒有像PNG這樣的其他無損算法，因爲它們不被負責解壓縮的固件支持。

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javascript中的無損壓縮運行長度編碼

對於我的任務，我正在編寫代碼來壓縮，然後通過javascript中的無損壓縮進行解壓縮。對於示例 - 原始字符串：heeeeelllllloo 壓縮：h1e5l6o2 解壓縮：heeeeelllllloo 此代碼出來作爲一個無限循環，這個問題是在壓縮函數的地方。請幫我找到/解決問題！這是我到目前爲止有： // Read in the original text var textToCompr

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爲什麼base64編碼的數據壓縮如此糟糕？

我最近壓縮了一些文件，我注意到base64編碼的數據似乎壓縮得很糟糕。這裏有一個例子：原始文件：429,7 MIB 壓縮通過xz -9： 13,2 MiB/429,7 MiB = 0,0314,9 MiB/s1:28 base64，並壓縮通過xz -9： 26,7 MiB/580,4 MiB = 0,0462,6 MiB/s3:47 base64原始壓縮的xz文件： 17,8 MiB在幾乎沒有時

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Weissman壓縮分數是否有效？

按照「硅谷」電視劇中所展示的效率壓縮某些東西，是否真的有像weissmann得分那樣的東西？

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通過觀察輸入分佈

識別更多可壓縮數據集，這可能是這裏的問題的重複：Predict Huffman compression ratio without constructing the tree 所以基本上，我有兩個數據集具有相同的變量，但不同的概率概率分佈。現在，有沒有辦法通過查看變量分佈，我可以在某種程度上自信地說數據集在通過霍夫曼編碼實現後會獲得比另一個更高的壓縮比？我遇到的解決方案之一是使用條件熵計算上限，

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OpenCL無損視頻壓縮

我正在尋找OpenCL中的無損視頻壓縮。它必須是無損的，因爲它是一個項目需求。發現了一些用OpenCV和ffmpeg編寫的無損算法，但它們都不支持OpenCL編碼/解碼。我使用的是蘋果電腦，它們配有不支持CUDA的ATI顯卡。任何幫助將不勝感激。

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shannon fano和huffman算法有什麼區別？

除了自頂向下和自下而上的解析外，它看起來和我差不多。誰能解釋一下？