Алгоритм Шеннона
В области сжатия данных, код Шеннона, названный в честь его создателя, Клода Шеннона, — это алгоритм сжатия данных без потерь с помощью построения префиксных кодов на основе набора символов и их вероятностей (расчётное или измеренное). Он является субоптимальным в том смысле, что не позволяет достичь минимально возможных кодовых длин как в кодировании Хаффмана, и никогда не будет лучше, но иногда равным с кодом Шеннона-Фано.
Этот метод был первым в своём роде, эта методика была использована для доказательства теоремы Шеннона о помехоустойчивом кодировании в 1948 в его статье «Математическая Теория связи»[1].
В кодировании Шеннона символы располагаются в порядке от наиболее вероятных к наименее вероятным. Им присваиваются коды, путём взятия первых цифр из двоичного разложения кумулятивной вероятности . Здесь обозначает функцию потолок, которая округляет до ближайшего целого значения, большего либо равного .
Пример
В данной таблице представлен пример кодирования методом Шеннона. Можно сразу заметить по итоговым кодам, что он является менее оптимальным, чем метод Фано-Шеннона.
Первым шагом будет подсчёт вероятностей каждого символа. Затем считается число для каждой вероятности. Например, для a2 оно равно трём ( — минимальная степень двойки −3, следовательно равно трём). После этого считается сумма вероятностей от 0 до i-1 и переводится в двоичную форму. Потом дробная часть усекается слева до числа знаков.
ai | p(ai) | li | Сумма 0 до i-1 | Сумма по p(ai) bin | Итоговый код |
---|---|---|---|---|---|
a1 | 0.36 | 2 | 0.0 | 0.0000 | 00 |
a2 | 0.18 | 3 | 0.36 | 0.0101 | 010 |
a3 | 0.18 | 3 | 0.54 | 0.1000 | 100 |
a4 | 0.12 | 4 | 0.72 | 0.1011 | 1011 |
a5 | 0.09 | 4 | 0.84 | 0.1101 | 1101 |
a6 | 0.07 | 4 | 0.93 | 0.1110 | 1110 |
Ссылки
- «A Mathematical Theory of Communication» http://cm.bell-labs.com/cm/ms/what/shannonday/shannon1948.pdf Архивная копия от 15 июля 1998 на Wayback Machine