Este documento resume la codificación de Huffman, un algoritmo de compresión de datos que asigna códigos binarios más cortos a los caracteres más frecuentes. Explica que crea un árbol ordenado según la frecuencia de los símbolos y asigna códigos prefijos basados en el camino desde la raíz al nodo de cada símbolo. También presenta ejemplos de cómo codificar cadenas de caracteres usando esta técnica.
Este documento resume dos algoritmos de compresión sin pérdida: el algoritmo de Huffman y el algoritmo de Burrows-Wheeler. Explica que el algoritmo de Huffman construye códigos mediante un árbol de código, mientras que el algoritmo de Burrows-Wheeler trabaja en bloques y desorganiza la cadena de datos para comprimirla de manera más eficiente. Finalmente, concluye que estos algoritmos son útiles para comprimir archivos sin pérdida de información como texto, imágenes y audio.
Este documento trata sobre fuentes de información y codificación de fuentes en comunicaciones digitales. Explica que una fuente de información es un elemento que entrega información como una persona hablando o un ordenador. Luego define la entropía como la cantidad promedio de información contenida en los símbolos de una fuente y las propiedades de la entropía. Finalmente, describe métodos de codificación como los códigos Huffman y la cuantización para representar fuentes de información usando un número finito de bits.
La codificación de Huffman es una técnica de compresión de datos que asigna códigos binarios prefijos más cortos a los símbolos más frecuentes de un documento. Esto se logra mediante la construcción de un árbol binario donde los nodos finales representan los símbolos y sus frecuencias, y los caminos desde la raíz a cada nodo forman los códigos prefijos asignados.
El documento describe el algoritmo de codificación Huffman, el cual asigna códigos binarios de longitud variable a símbolos basados en su frecuencia de aparición. Esto permite comprimir datos al representar símbolos comunes con códigos más cortos. El algoritmo construye un árbol binario agrupando los símbolos por frecuencia desde la más baja hasta formar el árbol, lo que garantiza códigos óptimos para la frecuencia dada.
El documento describe las fases de un compilador, incluyendo el análisis léxico. El análisis léxico toma el programa fuente como entrada y produce tokens como salida. Identifica tokens mediante el uso de expresiones regulares que definen patrones de lexemas. El análisis léxico también elimina comentarios y espacios en blanco del programa fuente.
El documento describe las fases de un compilador, incluyendo el análisis léxico. El análisis léxico toma el programa fuente como entrada y produce tokens como salida. Identifica tokens mediante el uso de patrones y reconoce identificadores, números, palabras reservadas y otros componentes léxicos. También describe operaciones sobre lenguajes formales como la unión y concatenación.
Este documento describe los algoritmos de codificación de Huffman y compresión LZW. La codificación de Huffman asigna códigos binarios de longitud variable a símbolos basados en su frecuencia, resultando en una representación más compacta. El algoritmo LZW identifica secuencias repetitivas en los datos y las agrega a una tabla de códigos para lograr la compresión. El documento incluye ejemplos detallados de cómo aplicar ambos algoritmos para comprimir una cadena de caracteres.
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Este documento trata sobre grupos y códigos de corrección de errores. Explica conceptos como codificación binaria, códigos de grupo, decodificación y corrección de errores usando el método de Hamming. También presenta teoremas relacionados con la capacidad de corrección de errores en función de la distancia mínima del código y la relación entre el síndrome y la clase lateral de un elemento.
CE143 - S06 Compresión de datos y ecuaciones en diferencias_c1 (1).pptxGustavoGonzales28
El documento resume los conceptos fundamentales de árboles binarios, el algoritmo de Huffman para codificar y decodificar cadenas binarias, y la resolución de ecuaciones en diferencias. Se explican los pasos para construir un árbol binario de Huffman, asignar códigos a los caracteres, y calcular la compresión lograda. También se detallan los casos para resolver ecuaciones en diferencias de primer y segundo orden.
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El documento describe dos aplicaciones de los árboles: almacenar elementos en una lista de forma que puedan ser fácilmente localizados usando árboles binarios de búsqueda, y codificar eficientemente un conjunto de caracteres usando códigos de longitud variable como los códigos de Huffman. Los árboles binarios de búsqueda permiten encontrar elementos de una lista de forma eficiente almacenando las claves de cada nodo, mientras que los códigos de Huffman asignan códigos binarios más cortos a los caracteres más frecuentes para comprimir datos
Este documento presenta dos aplicaciones de los árboles: 1) los árboles binarios de búsqueda, que permiten almacenar y buscar elementos de una lista de manera eficiente, y 2) los códigos instantáneos, que permiten codificar caracteres usando cadenas de bits de longitud variable para comprimir datos. También describe el algoritmo de Huffman, el cual genera códigos instantáneos óptimos que minimizan la longitud total de bits requerida.
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El documento describe diferentes métodos para la detección y corrección de errores en la transmisión de datos binarios, incluyendo el método de paridad par e impar y el código de Hamming. Explica que un bit de paridad extra se añade a los datos transmitidos para verificar la paridad de los unos en el grupo codificado y detectar errores. También introduce conceptos como distancia y distancia mínima en relación con los códigos de corrección de errores.
El documento describe las funciones del analizador léxico en un compilador. El analizador léxico lee el programa fuente y genera tokens que son utilizados por el analizador sintáctico. Identifica componentes léxicos como identificadores, palabras reservadas, números y operadores, y extrae su lexema. También puede eliminar comentarios y espacios en blanco del código fuente.
Este documento introduce la lógica proposicional y cubre temas como expresiones lógicas, tablas de verdad, conectores lógicos, leyes del cálculo proposicional y aplicaciones de la lógica en el diseño de circuitos electrónicos utilizando compuertas lógicas como AND y OR.
La codificación Huffman crea códigos binarios para caracteres basados en sus frecuencias relativas, con códigos más cortos para caracteres más comunes. Se construye un árbol binario no balanceado donde los nodos hoja contienen los caracteres y los caminos desde la raíz a las hojas forman los códigos. La codificación Huffman adaptativa actualiza dinámicamente el árbol a medida que se transmiten los caracteres para mejorar la compresión de datos cambiantes.
mi sector es muy tranquilo
los vecinos siempre colaboran , lo que mas me gusta de mi sector es el parque salazar, la iglesia el huerto de Dios donde congrego y el complejo deportivo de manco capac
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1. UNIVERSIDAD DE ORIENTE
NÚCLEO ANZOÁTEGUI
ESCUELA DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE COMPUTACIÓN Y SISTEMAS
ANALISIS Y DISEÑO DE ALGORITMOS
CICLOS DE INSTRUCCIONES
Profesora: Integrantes:
Julima Anato Eulises Brazon
Josue Baez
2. Codificación de Huffman
Nombre Apellido
La codificación de Huffman es un algoritmo utilizado para la compresión de datos
que nos permite representar una información con la mínima cantidad de bits
necesarios, según la cantidad de caracteres presentes y la frecuencia con la que
estos se repiten.
El codificador Huffman crea una estructura arbórea ordenada con todos los
símbolos y la frecuencia con que aparecen. Las ramas se construyen en forma
recursiva comenzando con los símbolos menos frecuentes.
Ojo hay que acomodar esto
3. Codificación de Huffman- Antecedentes
Nombre Apellido
Techinfo explica la codificación HuffmanLa compresión de datos tiene una historia anterior a la
informática física. El código Morse, por ejemplo, comprime la información asignando códigos más
cortos a los caracteres que son estadísticamente comunes en el idioma inglés (como las letras “e”
y “t”). La codificación de Huffman surgió como resultado de un proyecto de clase en el MIT de su
entonces estudiante, David Huffman.
En 1951, Huffman estaba tomando una clase con Robert Fano, quien (con la ayuda de un
ingeniero y matemático llamado Claude Shannon) inventó un esquema de eficiencia conocido
como codificación Shannon-Fano. Cuando Fano le dio a su clase la oportunidad de escribir un
trabajo final o tomar un examen final, Huffman eligió el trabajo final, que buscaba encontrar un
método de codificTechinfo explica la codificación HuffmanLa compresión de datos tiene una
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tomando una clase con Robert Fano, quien (con la ayuda de un ingeniero y matemático llamado
Claude Shannon) inventó un esquema de eficiencia conocido como codificación Shannon-Fano.
Cuando Fano le dio a su clase la oportunidad de escribir un trabajo final o tomar un examen final,
Huffman eligió el trabajo final, que buscaba encontrar un método de codificación binaria
eficiente. Esto resultó en la codificación de Huffman, que en la década de 1970 se había
convertido en un algoritmo de codificación digital prominente.ación binaria eficiente. Esto
resultó en la codificación de Huffman, que en la década de 1970 se había convertido en un
algoritmo de codificación digital prominente..
4. Esquema algorítmico
Nombre Apellido
Se listan la frecuencia de los
caracteres de menor a mayor
Se localizan los dos valores mas
pequeños,pu y pv
Se eliminan pu y pv de la lista L
Se insertan en L el valor pu+ pv de
forma que siga ordenado de menor
a mayor.
numero de
elementos de
la nueva lista L
es distinto de 2
Sea T(L) Una arborescencia
binaria con vértice V0 y dos
vértices de grado de entrada
1 que etiquetamos con los
valores de la ultima lista L.
. Se reemplaza el vértice
cuya etiqueta sea la suma
de dos valores, pu + pv por
un árbol dirigido con raíz
binario cuya raíz sea dicho
vértice y los otros dos .
Las etiquetas del
árbol dirigido con
raíz generado
coincidide con
los valores de
entrada de datos
Si
No
Fin
Si
No
5. Esquema algorítmico
Nombre Apellido
Paso 1: Se listan las frecuencias de menar a mayor L
Paso 2. Se localizan los dos valores más pequeños de la lista, pu y pv
Se eliminan de la lista L
Se insertan en L el valor pu + pv de forma que siga siendo una lista de
números creciente.
Si el numero de elementos de la nueva lista L es distinto de 2
ir al PASO 2
Paso 3. Sea T(L) Una arborescencia binaria con vértice V0 y dos vértices de frado de
entrada 1 que etiquetamos con los valores de la ultima lista L.
Paso 4. Se reemplaza el vértice cuya etiqueta sea la suma de dos valores, pu + pv por
un árbol dirigido con raíz binario cuya raíz sea dicho vértice y los otros dos
vértices tengan como etiquetas los valores pu y pv.
Ir a pasa 4 hasta que las etiquetas del árbol dirigido con raíz generado coincidid con los
valores de entrada de datos
.
6. Codificación de Huffman
Ejemplo
Caracteres “x”, “y”,“ * ”,“+”,“(”,“)”
Código 1: x➜01 y➜10 *➜101 +➜0 ) ➜11 (➜00
Código 2: x➜1110 y➜1111 *➜110 +➜10 ) ➜01 (➜00
Significado?
Código 1: 00010101110101 00 01 0 10 11 101 01
( x + y ) * X
0 00 10 101 11 01 01
+ ( y * ) x x
Código 2: 001110101111011101110 00 1110 10 1111 01 110 1110
( x + y ) * X
Eulises Brazon
7. Codificación de Huffman
Obtención del código prefijo+
1. Se construye un árbol dirigido con raíz binario donde:
1. el arco de salida izquierdo de cada vértice esta etiquetado con 0
2. El arco de salida derecho de cada vértice esta etiquetado con 1
2. Los vértices de grado de salida 0 (hijos) están etiquetados con caracteres
Ejemplo: 0
0 0
0
0
1
1
1
1
1
( ) +
*
x y
Eulises Brazon
8. Codificación de Huffman
Obtencion del mejor código prefijo asociando a los símbolos “x”, “y”,“*”,“+”,“(”,“)”.
Las frecuencia con que estos aparecen vienen reflejadas en la tabla siguiente
10, 10, 15, 20, 20, 25
15, 20, 20, 20, 25
20, 20, 25, 35
25, 35, 40
46, 60
0
0 0
0
0
1
1
1
1
1
( ) +
*
x y
Caracteres x y * + ( )
Frecuencia 10 10 15 25 20 20
10 10
15
25
20
20
Eulises Brazon
9. Aplicaciones de la Codificación de Huffman
Esta compresión no se limita únicamente a
archivo, ya que la codificación de Huffman
sirve como base par multiples técnicas y
formatos de Compresión, como la compresión
de imagen, que delimitan aquellas áreas
donde un mismo color se repite
constantemente y en conjunto con la
codificación de huffman se logra reducir su
tamaño, pero conservando la calidad de
imagen.
La codificación Huffmann permite la
compresión de archivos, después de asignar
códigos Huffmann a cada carácter en un
archivo, estos caracteres deben reemplazarse
con códigos Huffmann equivalentes en el
archivo comprimido.
Eulises Brazon