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lua压缩文本大小算法
2024-05-24 20:24:24
来自 贵州省黔东南苗族侗族自治州 用户
" Lua是一种轻量级的脚本语言，常用于游戏开发。在游戏开发中，压缩文本大小是很常见的操作，以节省存储空间和提高传输效率。这里为您介绍一种简单的Lua压缩文本大小的算法：霍夫曼编码（Huffman Coding）。
霍夫曼编码是一种基于概率的压缩算法，主要思想是将出现频率较高的字符用较短的编码表示，出现频率较低的字符用较长的编码表示。通过这种方法，可以大大减少文本的大小。
以下是使用Lua实现霍夫曼编码的示例代码：
```lua
local Huffman = {}
-- 计算字符出现频率
function Huffman.count(str)
local count = {}
for i = 1, #str do
local char = string.sub(str, i, i)
if not count[char] then
count[char] = 0
end
count[char] = count[char] + 1
end
return count
end
-- 生成霍夫曼树
function Huffman.buildTree(count)
local nodes = {}
for char, freq in pairs(count) do
local node = {char, freq, nil}
nodes[#nodes + 1] = node
end
while #nodes > 1 do
local minFreq = math.huge
local minIndex1, minIndex2 = 0, 0
for i = 1, #nodes do
if nodes[i].freq < minFreq then
minFreq = nodes[i].freq
minIndex1 = i
minIndex2 = i
end
end
local node1 = nodes[minIndex1]
local node2 = nodes[minIndex2]
local newNode = {freq = node1.freq + node2.freq, left = node1, right = node2}
nodes[#nodes] = newNode
for i = minIndex1 + 1, #nodes do
nodes[i] = nodes[i - 1]
end
nodes[#nodes] = nil
end
return nodes[1]
end
-- 生成编码表
function Huffman.buildCodeTable(tree, code, table)
if tree.left == nil and tree.right == nil then
local codeStr = string.format("%0" .. tree.freq .. "b", code)
table[tree.char] = codeStr
return
end
if tree.left then
Huffman.buildCodeTable(tree.left, code .. "0", table)
end
if tree.right then
Huffman.buildCodeTable(tree.right, code .. "1", table)
end
end
-- 压缩文本
function Huffman.compress(str)
local count = Huffman.count(str)
local tree = Huffman.buildTree(count)
local codeTable = {}
Huffman.buildCodeTable(tree, "", codeTable)
local compressed = ""
for char in str do
compressed = compressed .. codeTable[char]
end
return compressed, codeTable
end
-- 解压缩文本
function Huffman.decompress(compressed, codeTable)
local str = ""
for i = 1, #compressed do
local char = string.sub(compressed, i, i)
for j = 1, #codeTable do
if codeTable[j] == char then
str = str .. j
break
end
end
end
return str
end
return Huffman
```
使用方法：
1. 首先计算字符出现频率，调用`Huffman.count(str)`。
2. 生成霍夫曼树，调用`Huffman.buildTree(count)`。
3. 生成编码表，调用`Huffman.buildCodeTable(tree, code, table)`。
4. 压缩文本，调用`Huffman.compress(str)`，返回压缩后的文本和编码表。
5. 解压缩文本，调用`Huffman.decompress(compressed, codeTable)`。
注意：以上代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体需求进行优化。"
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