Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/101496
Название: Optimal skeleton huffman trees revisited
Авторы: Kosolobov, D.
Merkurev, O.
Дата публикации: 2020
Издатель: Springer
Библиографическое описание: Kosolobov D. Optimal skeleton huffman trees revisited / D. Kosolobov, O. Merkurev. — DOI 10.1007/978-3-030-50026-9_20 // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). — 2020. — Vol. 12159 LNCS. — P. 276-288.
Аннотация: A skeleton Huffman tree is a Huffman tree in which all disjoint maximal perfect subtrees are shrunk into leaves. Skeleton Huffman trees, besides saving storage space, are also used for faster decoding and for speeding up Huffman-shaped wavelet trees. In 2017 Klein et al. introduced an optimal skeleton tree: for given symbol frequencies, it has the least number of nodes among all optimal prefix-free code trees (not necessarily Huffman’s) with shrunk perfect subtrees. Klein et al. described a simple algorithm that, for fixed codeword lengths, finds a skeleton tree with the least number of nodes; with this algorithm one can process each set of optimal codeword lengths to find an optimal skeleton tree. However, there are exponentially many such sets in the worst case. We describe an (formula presented)-time algorithm that, given n symbol frequencies, constructs an optimal skeleton tree and its corresponding optimal code. © Springer Nature Switzerland AG 2020.
Ключевые слова: DYNAMIC PROGRAMMING
HUFFMAN TREE
SKELETON TREE
CODES (SYMBOLS)
FORESTRY
MUSCULOSKELETAL SYSTEM
OPTIMAL SYSTEMS
CODEWORD LENGTH
HUFFMAN TREES
OPTIMAL CODES
PREFIX-FREE CODES
SIMPLE ALGORITHM
SKELETON TREE
STORAGE SPACES
TIME ALGORITHMS
TREES (MATHEMATICS)
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/101496
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Идентификатор SCOPUS: 85087272570
Идентификатор PURE: 13387441
b6978e04-022c-4e95-be53-0f58d4fddda8
ISSN: 3029743
ISBN: 9783030500252
DOI: 10.1007/978-3-030-50026-9_20
Сведения о поддержке: Supported by the Russian Science Foundation (RSF), project 18-71-00002.
Карточка проекта РНФ: 18-71-00002
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-85087272570.pdf202,52 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.