基于单词的Huffman压缩方法

基于单词的文本压缩算法是一种新型的算法 ,它与传统文本压缩算法的主要区别是以单词取代单个字符作为处理对象 .介绍了基于单词的Huffman压缩算法 ,给出了多叉Huffman树的构造算法 ,用一个例子进行了说明 ,比较了两种不同宽度的Huffman编码树 .宽度为 2 5 6的算法使用整个字节进行编码 ,而宽度为 1 2 8的算法只使用一个字节中的 7位进行编码 ,故前者具有更好的压缩率 ,并通过实验进行了说明 .

基于邻接矩阵全文索引模型的文本压缩技术

基于不定长单词的压缩模型的压缩效率高于基于字符的压缩模型 ,但是它的最优符号集的寻找算法是NP完全问题 ,本文提出了一种基于贪心算法的计算最小汉字平均熵的方法 ,发现一个局部最优的单词表。这种方法的关键是将文本的邻接矩阵索引作为统计基础 ,邻接矩阵全文索引是论文 [9]提出的一种新的全文索引模型 ,它忠实地反映了原始文本 ,很利于进行原始文本的初步统计 ,因此算法效率得以提高 ,其时间复杂度与文本的汉字种数成线性关系 ,能够适应在线需要。并且 ,算法生成的压缩模型的压缩比是 0 4 7,比基于字的压缩模型的压缩效率提高 2 5 %。

基于简易混合选择编码的对称密钥自变动加密

针对安全性要求不太高的加密系统,将单边范式Huffman编码与等长编码相结合,提出一种基于混合选择编码的对称密钥自变动加密方案。通过将明文的统计结果作为自身加密的密钥和编码依据,使方案易于实现,且计算存储成本低。理论分析结果证明,在密钥完全未知的情况下破解该加密体制难度较大。