C++实现算术编码与译码原理及代码示例

"C++实现算术编码与译码的详细步骤和原理介绍" 算术编码是一种高效的无损数据压缩技术，常用于图像数据压缩标准，如JPEG和JBIG。其核心思想是将输入的符号序列转化为一个0到1之间的实数值，通过优化编码间隔和符号概率来提高压缩效率。下面我们将深入探讨算术编码的原理和C++实现。 算术编码的基本步骤如下： 1. **符号概率计算**：首先，我们需要知道每个符号出现的概率。在C++代码中，`chance[i]`表示第i个符号的概率。用户通过`get_number()`函数输入符号及其概率。 2. **初始化编码区间**：编码开始时，设置编码区间的上下限为[0, 1)，即`High = 0`，`Low = 0`。`High`表示编码区间的上限，`Low`表示下限。 3. **编码过程**：对每一个符号进行编码，第i个符号的编码会将当前编码区间分割成与符号概率相对应的部分。具体算法如下： - 计算当前编码间隔`d = High - Low`。 - 根据第i+1个符号的概率，计算新的编码区间上限`high = Low + d * 第i+1个符号的上限`，下限`low = Low + d * 第i+1个符号的下限`。 - 更新编码区间为`High = high`，`Low = low`。 4. **编码输出**：编码完成后，编码值为`Low`，通常需要转换为二进制表示以便存储或传输。这个过程可以通过不断将编码值除以2，并记录余数（0或1）来完成，直到编码值变为0。 5. **解码过程**：解码时，从二进制序列重建编码值，并根据已知的符号概率，逐步找到匹配的符号区间，从而恢复原始符号序列。 在提供的C++代码中，`suanshu`类封装了算术编码的功能。`get_number()`用于获取输入的符号和概率，`get_code()`获取需要编码的符号序列，而`coding()`则是实际的编码过程。然而，这里没有提供解码的相关函数，完整的实现应该包括解码功能，以便能够从编码后的数据恢复原始信息。 注意，C++代码中的`#define M100`和`#define N4`是预处理指令，定义了最大编码长度和符号数量。在实际应用中，可能需要根据数据规模调整这些值。 总结来说，算术编码通过精确地利用符号概率来压缩数据，而C++实现则通过计算和更新编码区间实现这一过程。在编码过程中，每个符号的概率都会影响编码结果，使得高概率的符号占用更短的编码空间，从而实现高效的数据压缩。