前言 本篇章主要介绍哈夫曼树及哈夫曼编码，包括哈夫曼树的一些基本概念、构造、代码实现以及哈夫曼编码，并用Python实现。 1. 基本概念 哈夫曼树(Huffman(Huffman(Huffman Tree)Tree)Tree)，又称为最优二叉树，指的是带权路径长度最小的二叉树。树的带权路径常记作： 其中，nnn为树中叶子结点的数目，wkw_kwk​为第kkk个叶子结点的权值，lkl_klk​为第kkk个叶子结点与根结点的路径长度。 带权路径长度是带权结点和根结点之间的路径长度与该结点的权

1.机器翻译及相关技术 1.1数据预处理 读取数据，处理数据中的编码问题，并将无效的字符串删除 分词，分词的目的就是将字符串转换成单词组成的列表。目前有很多现成的分词工具可以直接使用，也可以直接按照空格进行分词(不推荐，因为分词不是很准确) 建立词典，将单词组成的列表编程单词id组成的列表，这里会得到如下几样东西 (1). 去重后词典，及其中单词对应的索引列表。 注：去重后排序作用：高频词的id在前，这样可以减少查询次数（相对于随机编码），训练word2vec中有个HUffman树，也是这个思想

一、引言 　　网络传真机是基于电话交换网和互联网络的传真存储转发，然后通过网络传真协议将数据文件发到网络传真服务器中，经服务器转发到目标网络传真机或者普通传真机的设备。传真图、文稿件数据经网络传真机扫描构件CIS（Contact Image Sensor）扫描成点阵数据，经过MH（Modified Huffman）编码模块编码成MH码字，通过图像传输系统进行传输。本文设计的网络传真图像传输系统可以将传真数据通过Inte-rnet网络发送到目标端，不但速度快，而且可以有效地节省网络费用。也称电子传

提出了一种直接面向IEEE COMTRADE格式的海量故障录波数据并行压缩／解压算法。算法给出了COMTRADE数据文件中时间信息无损恢复公式，提出了针对状态量数据的优化RLE编码。对高频模拟量数据采用提升格式小波变换，用硬阈值量化后采用基于LZ77和Huffman混合熵编码的Deflate算法进行压缩，而对低频模拟量数据采用RLE编码。为有效分批压缩COMTRADE数据文件，提出了一种基于高频模拟量数据最佳小波分解层数下的最少补零的数据划分算法。映射到不同CPU核心的压缩／解压线程通过竞争通道