编写python程序：读出文件“file1.txt”中的字符串，采用行程长度压缩编码方法RLC进行压缩，并将结果写入“file2.txt”中。 测试数据： “file1.txt”中的字符串：aaaaabbbbcccddddaafff 运行结果： “file2.txt”中的字符串：a5b4c3d4a2f3 file1.txt文件使用如上格式自行建立，例如windows中用记事本创建，并存放在程序同一个文件夹下。最后提交程序文件14_3.py与file1.txt、file2.txt文件共三个文件。

# 读取文件内容
with open('file1.txt', 'r') as f:
    data = f.read()

# RLC压缩
compressed = ''
count = 1
for i in range(1, len(data)):
    if data[i] == data[i-1]:
        count += 1
    else:
        compressed += data[i-1] + str(count)
        count = 1
compressed += data[-1] + str(count)

# 写入压缩结果到文件
with open('file2.txt', 'w') as f:
    f.write(compressed)

相关问题

Python行程长度压缩编码方法RLC进行压缩

Python中的行程长度压缩编码（Run-Length Encoding，简称RLC）是一种简单的数据压缩方法，它通过将连续重复的字符或者数字序列替换为一个标记和计数值的方式来减少数据的存储空间。

下面是Python中实现RLC压缩的示例代码：

def rlc_compress(data):
    compressed_data = ""
    count = 1
    for i in range(1, len(data)):
        if data[i] == data[i-1]:
            count += 1
        else:
            compressed_data += str(count) + data[i-1]
            count = 1
    compressed_data += str(count) + data[-1]
    return compressed_data

# 示例使用
data = "AAABBBCCCDDDD"
compressed_data = rlc_compress(data)
print(compressed_data)

以上代码中，`rlc_compress`函数接受一个字符串作为输入，并返回压缩后的字符串。在函数内部，我们使用一个计数器`count`来记录连续重复字符的数量，然后将计数值和字符拼接起来，形成压缩后的字符串。

对于输入字符串"AAABBBCCCDDDD"，经过RLC压缩后，输出结果为"3A3B3C4D"。

用matlab实现 a)请对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 b)请读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。 c)请分别对b)中的结果进行DCT8x8变换,并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。 d)请使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。 e)请使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。 f)比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。

好的，以下是MATLAB的代码实现：

a) 对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。

% 读入彩色图
img = imread('lena_color_256.tif');

% 转为YUV420格式
yuv = rgb2ycbcr(img);
yuv420 = imresize(yuv, 0.5, 'bilinear');

% 存储为lena_256x256.yuv文件
fid = fopen('lena_256x256.yuv', 'w');
fwrite(fid, yuv420', 'uint8');
fclose(fid);

% 获取文件大小
fileinfo = dir('lena_256x256.yuv');
filesize = fileinfo.bytes;

b) 读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。

% 读入lena_256x256.yuv文件
fid = fopen('lena_256x256.yuv', 'r');
yuv420 = fread(fid, [256, 256*3/2], 'uint8')';

% 转为RGB图像
img = ycbcr2rgb(yuv420);

% 分离Y、Cb、Cr通道
y = yuv420(:, 1:256);
cb = yuv420(:, 257:320);
cr = yuv420(:, 321:end);

% 显示原图、亮度图、色度图
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(2, 2, 2);
imshow(y);
title('亮度图');
subplot(2, 2, 3);
imshow(cb);
title('Cb色度图');
subplot(2, 2, 4);
imshow(cr);
title('Cr色度图');

c) 分别对b)中的结果进行DCT8x8变换，并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。

% 量化矩阵
QY = [16 11 10 16 24 40 51 61;
      12 12 14 19 26 58 60 55;
      14 13 16 24 40 57 69 56;
      14 17 22 29 51 87 80 62;
      18 22 37 56 68 109 103 77;
      24 35 55 64 81 104 113 92;
      49 64 78 87 103 121 120 101;
      72 92 95 98 112 100 103 99];
QC = [17 18 24 47 99 99 99 99;
      18 21 26 66 99 99 99 99;
      24 26 56 99 99 99 99 99;
      47 66 99 99 99 99 99 99;
      99 99 99 99 99 99 99 99;
      99 99 99 99 99 99 99 99;
      99 99 99 99 99 99 99 99;
      99 99 99 99 99 99 99 99];

% 对Y、Cb、Cr通道进行DCT8x8变换和量化
dct_y = blkproc(double(y)-128, [8 8], @(block) dct2(block.data));
dct_cb = blkproc(double(cb)-128, [8 8], @(block) dct2(block.data));
dct_cr = blkproc(double(cr)-128, [8 8], @(block) dct2(block.data));
quant_y = blkproc(dct_y, [8 8], @(block) round(block.data ./ QY));
quant_cb = blkproc(dct_cb, [8 8], @(block) round(block.data ./ QC));
quant_cr = blkproc(dct_cr, [8 8], @(block) round(block.data ./ QC));

d) 使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。

% Zig-Zag扫描
zigzag = @(block) reshape(...
    block([1 2 5 9 6 3 4 7 10 13 14 11 8 12 15 16]), 1, []);
zigzag_y = blkproc(quant_y, [8 8], zigzag);
zigzag_cb = blkproc(quant_cb, [8 8], zigzag);
zigzag_cr = blkproc(quant_cr, [8 8], zigzag);

% 游程编码
rlc = @(block) rle(double(block));
rlc_y = blkproc(zigzag_y, [1 64], rlc);
rlc_cb = blkproc(zigzag_cb, [1 64], rlc);
rlc_cr = blkproc(zigzag_cr, [1 64], rlc);

e) 使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。

% 建立哈夫曼树并编码
symbols = unique([rlc_y(:, 1); rlc_cb(:, 1); rlc_cr(:, 1)]);
counts = histc([rlc_y(:, 1); rlc_cb(:, 1); rlc_cr(:, 1)], symbols);
dict = huffmandict(symbols, counts);
huffman_y = huffmanenco(rlc_y(:, 1), dict);
huffman_cb = huffmanenco(rlc_cb(:, 1), dict);
huffman_cr = huffmanenco(rlc_cr(:, 1), dict);

% 将编码后的数据存储为lena_256x256.cmp文件
fid = fopen('lena_256x256.cmp', 'w');
fwrite(fid, [huffman_y'; rlc_y(:, 2)'], 'uint8');
fwrite(fid, [huffman_cb'; rlc_cb(:, 2)'], 'uint8');
fwrite(fid, [huffman_cr'; rlc_cr(:, 2)'], 'uint8');
fclose(fid);

% 获取文件大小
fileinfo = dir('lena_256x256.cmp');
filesize = fileinfo.bytes;

f) 比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。

% 计算压缩率
yuv_fileinfo = dir('lena_256x256.yuv');
yuv_filesize = yuv_fileinfo.bytes;
compression_ratio = yuv_filesize / filesize;