> shannon | fano | entropi <

// Shannon-Fano – Veri sıkıştırma için yukarıdan-aşağıya entropi kodlama

[ENTROPY]

Entropi tabanlı

Bilgi teorisini kullanarak verimli, değişken uzunluklu kodlar üretir.

[TOP-DOWN]

Yukarıdan-aşağıya yaklaşım

Sembolleri benzer olasılıklı gruplara özyinelemeli olarak böler.

[HISTORIC]

Tarihsel algoritma

Modern sıkıştırma tekniklerini etkileyen öncü bir yöntemdir.

>> teknik bilgiler

Shannon-Fano nasıl çalışır?:

Shannon-Fano kodlama, sembolleri frekanslarına göre sıralar ve ardından toplam olasılıkları mümkün olduğunca yakın olacak şekilde bunları iki gruba böler. Her bölme koda bir bit ekler (sol için 0, sağ için 1). Sonuç, değişken uzunluklu önek kodlarından oluşan bir kümedir.

Kodlama süreci:

Metin: "AAABBCD" Frekanslar: A:3, B:2, C:1, D:1 Bölme: [A] | [B,C,D] Kodlar: A: 0 B: 10 C: 110 D: 111 Kodlanmış: 0 0 0 10 10 110 111

Neden Shannon-Fano kullanmalı?:

  • >Uygulaması kolaydır
  • >İyi sıkıştırma oranları sunar
  • >Tarihsel açıdan önemlidir
  • >Öğretim ve eğitim için idealdir
  • >Önek kodları üretir

>> sık sorulan sorular

Shannon-Fano kodlama nedir?

Shannon-Fano kodlama, 1940’larda Claude Shannon ve Robert Fano tarafından geliştirilen bir entropi kodlama tekniğidir. Sembol olasılıklarına dayalı değişken uzunluklu kodlar kullanan ilk algoritmalardan biridir.

Shannon-Fano mu, Huffman mı?

Her ikisi de değişken uzunluklu kodlar üretir, ancak Huffman algoritması ortalama kod uzunluğunu en aza indiren en iyi çözümdür. Shannon-Fano daha basittir, ancak biraz daha uzun kodlar üretebilir. Huffman ağacı aşağıdan yukarıya, Shannon-Fano ise yukarıdan aşağıya kurar.

Semboller nasıl bölünür?

Semboller frekansa göre sıralanır ve toplam olasılıkları olabildiğince yakın olacak şekilde iki gruba ayrılır. Bu işlem, her grupta yalnızca bir sembol kalana kadar özyinelemeli olarak devam eder.

Shannon-Fano hâlâ kullanılıyor mu?

Shannon-Fano günümüzde çoğunlukla tarihsel ve eğitim amaçlı kullanılır. Pratikte, optimal kodlar garantilediği için büyük ölçüde Huffman kodlamasıyla değiştirilmiştir. Yine de sıkıştırma kavramlarını anlamak için çok faydalıdır.

Diğer diller