Протоколы Internet


Алгоритм Зива-Лемпеля - часть 2


Номер строки

 

0

aabrac

1

abraca

2

acaabr

3

bracaa

4

caabra

5

racaab

2. Пусть строка L представляет собой последнюю колонку матрицы M с символами L[0],…,L[N-1] (соответствуют M[0,N-1],…,M[N-1,N-1]). Формируем строку последних символов вращений. Окончательный результат характеризуется (L,I). В данном примере L=’caraab’, I =1.

Процедура декомпрессии использует L и I. Целью этой процедуры является получение исходной последовательности из N символов (S).

1. Сначала вычисляем первую колонку матрицы M (F). Это делается путем сортировки символов строки L. Каждая колонка исходной матрицы M представляет собой перестановки исходной последовательности S. Таким образом, первая колонка F и L являются перестановками S. Так как строки в M упорядочены, размещение символов в F также упорядочено. F=’aaabcr’.

2. Рассматриваем ряды матрицы M, которые начинаются с заданного символа ch. Строки матрицы М упорядочены лексикографически, поэтому строки, начинающиеся с ch упорядочены аналогичным образом. Определим матрицу M’, которая получается из строк матрицы M путем циклического сдвига на один символ вправо. Для каждого i=0,…, N-1 и каждого j=0,…,N-1,

M’[i,j] = m[i,(j-1) mod N]

В рассмотренном примере M и M’ имеют вид:

Строка

M

M’

0

aabrac

caabra

1

abraca

aabraс

2

acaabr

racaab

3

bracaa

abraca

4

caabra

acaabr

5

racaab

bracaa

Подобно M каждая строка M’ является вращением S, и для каждой строки M существует соответствующая строка M’. M’ получена из M так, что строки M’ упорядочены лексикографически, начиная со второго символа. Таким образом, если мы рассмотрим только те строки M’, которые начинаются с заданного символа ch, они должны следовать упорядоченным образом с учетом второго символа. Следовательно, для любого заданного символа ch, строки M, которые начинаются с ch, появляются в том же порядке что и в M’, начинающиеся с ch. В нашем примере это видно на примере строк, начинающихся с ‘a’. Строки ‘aabrac’, ‘abraca’ и ‘acaabr’ имеют номера 0, 1 и 2 в M и 1, 3, 4 в M’.

Используя F и L, первые колонки M и M’ мы вычислим вектор Т, который указывает на соответствие между строками двух матриц, с учетом того, что для каждого j = 0,…,N-1 строки j M’ соответствуют строкам T[j] M.

Если L[j] является к-ым появлением ch в L, тогда T[j]=1, где F[i] является к-ым появлением ch в F. Заметьте, что Т представляет соответствие один в один между элементами F и элементами L, а F[T[j]] = L[j]. В нашем примере T равно: (4 0 5 1 2 3).

3. Теперь для каждого i = 0,…, N-1 символы L[i] и F[i] являются соответственно последними и первыми символами строки i матрицы M. Так как каждая строка является вращением S, символ L[i] является циклическим предшественником символа F[i] в S. Из Т мы имеем F[T[j]] = L[j]. Подставляя i =T[j], мы получаем символ L[T(j)], который циклически предшествует символу L[j] в S.

Индекс I указывает на строку М, где записана строка S. Таким образом, последний символ S равен L[I]. Мы используем вектор T для получения предшественников каждого символа: для каждого i = 0,…,N-1 S[N-1-i] = L[Ti[I]], где T0[x] =x, а Ti+1[x] = T[Ti[x]. Эта процедура позволяет восстановить первоначальную последовательность символов S (‘abraca’).

Последовательность Ti[I] для i =0,…,N-1 не обязательно является перестановкой чисел 0,…,N-1. Если исходная последовательность S является формой Zp для некоторой подстановки Z и для некоторого p>1, тогда последовательность Ti[I] для i = 0,…,N-1 будет также формой Z’p для некоторой субпоследовательности Z’. Таким образом, если S = ‘cancan’, Z = ‘can’ и p=2, последовательность Ti[I] для i = 0,…,N-1 будет [2,4,0,2,4,0].

Описанный выше алгоритм упорядочивает вращения исходной последовательности символов S и формирует строку L, состоящую из последних символов вращений. Для того, чтобы понять, почему такое упорядочение приводит к более эффективному сжатию, рассмотрим воздействие на отдельную букву в обычном слове английского текста.

Возьмем в качестве примера букву “t” в слове ‘the’ и предположим, что исходная последовательность содержит много таких слов. Когда список вращений упорядочен, все вращения, начинающиеся с ‘he’, будут взаимно упорядочены. Один отрезок строки L будет содержать непропорционально большое число ‘t’, перемешанных с другими символами, которые могут предшествовать ‘he’, такими как пробел, ‘s’, ‘T’ и ‘S’.

Аналогичные аргументы могут быть использованы для всех символов всех слов, таким образом, любая область строки L будет содержать большое число некоторых символов. В результате вероятность того, что символ ‘ch’ встретится в данной точке L, весьма велика, если ch встречается вблизи этой точки L, и мала в противоположном случае. Это свойство способствует эффективной работе локально адаптивных алгоритмов сжатия, где кодируется относительное положение идентичных символов. В случае применения к строке L, такой кодировщик будет выдавать малые числа, которые могут способствовать эффективной работе последующего кодирования, например, посредством алгоритма Хафмана.

 

Ссылки

  1. J.Ziv and A.Lempel. A universal algorithm for sequential data compression. IEEE Transactions on Information Theory. Vol. IT-23, N.3, May 1977, pp. 337-343.
  2. J.Ziv and A.Lempel. Compression of individual sequences via variable rate coding. IEEE Transactions on Information Theory. Vol. IT-24. N.5, September 1978, pp. 530-535.
  3. M.Burrows and D.J.Wheeler. A block-sorting Lossless Data Compression Algorithm. Digital Systems Research Center. SRC report 124. May 10, 1994.
  4. J.L.Bently, D.D.Sleator, R.E.Tarjan, and V.K.Wei. A locally adaptive data compression algorithm. Communications of the ACM, Vol. 29, No. 4, April 1986, pp. 320-330
  5. http://www.ics.uci.edu/~dan/pubs/DataCompression.html (Saleem Bhatti)
  6. http://www.speednet/~spenser/ted/DataCompression.html
  7. http://www.iicm.edu/jucs_1_8/differencial_ziv_lempel_text/html/paper.html



Начало  Назад