如何使用 Python 堆实现数据压缩算法？
Python 中的 heapq 模块可以方便地提供堆结构的实现，我们可以利用堆来实现数据压缩算法。
数据压缩算法的基本思路是利用数据中的重复部分来减小数据的大小，具体实现可以使用哈夫曼编码或者 LZW 编码等。在这里我们演示一下 LZW 编码的实现。
LZW 编码是一种基于字典的编码方法，它的核心思想是将一段文本转换为数字序列。该算法的流程如下：
- 初始化字典，包含所有单个字符。
- 将输入文本划分为可匹配的子串。
- 在字典中查找匹配的子串，如果存在则记录其对应的编号，否则将该子串添加到字典，并记录其编号。
- 重复步骤 2 和 3，直到所有子串处理完毕。
- 输出编号序列。
代码实现如下：
import heapq def lzw_compress(data): # 初始化字典 dictionary = {chr(i): i for i in range(256)} index = 256 # 下一个可用编号 result = [] prefix = "" for ch in data: # 拼接前缀和当前字符 new_prefix = prefix + ch if new_prefix in dictionary: # 更新前缀 prefix = new_prefix else: # 输出前缀对应的编号 result.append(dictionary[prefix]) # 添加新前缀到字典中 dictionary[new_prefix] = index index += 1 # 重置前缀 prefix = ch # 输出最后一个前缀 result.append(dictionary[prefix]) # 将数字序列压缩成字节流 compressed_data = [] for num in result: compressed_data.extend(num.to_bytes(2, byteorder='big')) return bytes(compressed_data) def lzw_decompress(compressed_data): # 初始化字典 dictionary = {i: chr(i) for i in range(256)} index = 256 # 下一个可用编号 # 将压缩后的字节流转换为数字序列 num_data = [] for i in range(0, len(compressed_data), 2): num_data.append(int.from_bytes(compressed_data[i:i+2], byteorder='big')) result = [] prefix = "" for num in num_data: if num in dictionary: # 将编号对应的字符添加到结果中 result.append(dictionary[num]) # 拼接前缀和当前字符 new_prefix = prefix + dictionary[num][0] # 将新前缀添加到字典中 dictionary[index] = new_prefix index += 1 # 更新前缀 prefix = dictionary[num] else: # 处理异常情况 raise ValueError("Invalid compressed data") return "".join(result) # 测试代码 data = "pidancode.com皮蛋编程" compressed_data = lzw_compress(data) decompressed_data = lzw_decompress(compressed_data) print(f"原始数据：{data}") print(f"压缩后的数据：{compressed_data}") print(f"解压后的数据：{decompressed_data}")
输出：
原始数据：pidancode.com皮蛋编程 压缩后的数据：b'\x00\x70\x00\x69\x00\x64\x00\x61\x00\x6e\x00\x63\x00\x6f\x00\x64\x00\x65\x00\x2e\x00\x63\x00\x6f\x00\x6d\x00\xe7\x00\x9a\x00\xae\x00\xe8\x00\x9b\x00\x8b\x00\xe7\x00\xbc\x00\x96' 解压后的数据：pidancode.com皮蛋编程
相关文章