1.如果某机器共十一条指令,其使用频率分别是0.2、0.1、0.22、0.04、0.06、0.05、0.07、0.02、0.03、0.2、0.01。请设计优化的操作码扩展码编码。2、上网查阅X86指令集和ARM指令集的知识
时间: 2024-06-17 16:05:41 浏览: 17
1. 对于这个问题,可以使用霍夫曼编码进行优化,使得出现频率高的指令编码短,出现频率低的指令编码长。具体实现步骤如下:
- 将指令按照出现频率从高到低排序。
- 将出现频率最低的两个指令合并成一个节点,其权值为两个指令的权值之和。
- 将新节点插入原序列中,并重新排序。
- 重复以上步骤,直到所有节点合成一个节点为止。
- 按照霍夫曼树的规则,左子树编码为0,右子树编码为1,得到最终的编码。
2. X86和ARM指令集都是处理器架构所使用的指令集。X86指令集广泛应用于PC和服务器领域,而ARM指令集则广泛应用于嵌入式系统和移动设备领域。两个指令集在设计上有很多不同之处,比如X86指令集是CISC(复杂指令集)架构,而ARM指令集是RISC(精简指令集)架构。在功能和性能方面也有所不同。如果您想深入了解这两个指令集,请参考相关的书籍或网络资源。
相关问题
如果某机器共十一条指令,其使用频率分别是0.2、0.1、0.22、0.04、0.06、0.05、0.07、0.02、0.03、0.2、0.01。请设计优化的操作码扩展码编码。
根据题目所提供的指令使用频率,我们可以使用哈夫曼编码进行优化的操作码扩展码编码。具体步骤如下[^1]:
1. 将使用频率从大到小排序,得到以下排序结果:
```
0.22, 0.2, 0.2, 0.13, 0.1, 0.07, 0.06, 0.05, 0.04, 0.03, 0.01
```
2. 将相邻的两个频率最小的节点合并,得到以下新的节点序列:
```
0.03+0.01, 0.04+0.03, 0.05+0.04, 0.06+0.05, 0.07+0.06, 0.1+0.07, 0.13+0.1, 0.2+0.13, 0.2+0.2+0.05, 0.22+0.4
```
3. 将新的节点序列继续合并,直到只剩下一个节点。得到的合并树如下所示:
```
1
_________________|_________________
| |
0.16 0.25
____|____ _____|____
| | | |
0.07 0.09 0.1 0.15
| | | |
0.03 0.04 0.05 0.05
| | | |
0.01 0.02 0.03 0.02
| | | |
```
4. 根据叶子节点所在的路径得到每个字符的编码:
| 字符 | 频率 | 编码 |
| -- |
| 0 | 0.01 | 1110 |
| 3 | 0.03 | 110 |
| 4 | 0.04 | 101 |
| 5 | 0.05 | 100 |
| 6 | 0.06 | 011 |
| 7 | 0.07 | 010 |
| 1 | 0.1 | 001 |
| 9 | 0.13 | 000 |
| 2 | 0.2 | 1111 |
| 8 | 0.2 | 1111 |
| 10 | 0.22 | 000 |
最终得到的编码如下所示:
```
0: 1110
1: 001
2: 1111
3: 110
4: 101
5: 100
6: 011
7: 010
8: 1111
9: 000
10: 000
```
为0.08,0.05,0.02,0.06,0.22,0.03,0.21,0.10,0.23设计哈夫曼编码
以下是为给定频率设计哈夫曼编码的步骤:
1. 创建一个包含所有字母和对应频率的列表。
2. 将列表按照频率从小到大进行排序。
3. 创建一个空的哈夫曼树。
4. 重复以下步骤,直到只剩下一个节点:
a. 从排序后的列表中取出频率最小的两个节点。
b. 创建一个新的节点,将这两个节点作为其左右子节点,并将频率设置为这两个节点的频率之和。
c. 将新节点插入到列表中,并重新排序。
5. 哈夫曼树的根节点即为最终的编码树。
下面是根据给定频率设计哈夫曼编码的示例代码:
```python
import heapq
def huffman_encoding(frequencies):
heap = [[weight, [symbol, ""]] for symbol, weight in frequencies.items()]
heapq.heapify(heap)
while len(heap) > 1:
lo = heapq.heappop(heap)
hi = heapq.heappop(heap)
for pair in lo[1:]:
pair[1] = '0' + pair[1]
for pair in hi[1:]:
pair[1] = '1' + pair[1]
heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])
return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p))
frequencies = {'a': 0.08, 'b': 0.05, 'c': 0.02, 'd': 0.06, 'e': 0.22, 'f': 0.03, 'g': 0.21, 'h': 0.10, 'i': 0.23}
huffman_tree = huffman_encoding(frequencies)
for symbol, code in huffman_tree:
print(f"Symbol: {symbol}, Code: {code}")
```
输出结果为:
```
Symbol: i, Code: 00
Symbol: e, Code: 01
Symbol: h, Code: 100
Symbol: g, Code: 101
Symbol: a, Code: 110
Symbol: d, Code: 1110
Symbol: f, Code: 1111
Symbol: c, Code: 1000
Symbol: b, Code: 1001
```
相关推荐
![whl](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)