Huffman kodu

Huffman Kodu, bilgisayar biliminde veri sıkıştırma için kullanılan, bir entropi kodlama algoritmasıdır. David A. Huffman tarafından 1952 yılında geliştirilmiştir.

Huffman'ın algoritması, her sembol (veya karakter) için özel bir kod üretir. Bu kodlar (ikilik sistemdeki 1 ve 0'lardan oluşan) bit haritası şeklindedir. Veri içerisinde en az kullanılan karakter için en uzun, en çok kullanılan karakter için ise en kısa kodu üretir.

Huffman tekniği günümüzde tek başına kullanılmaz. LZW, RLE gibi yöntemlerle birlikte kullanılır.

Teknik

Huffman'ın algoritması, veri içerisindeki karakterlerin kullanım sıklığına (frekans) göre bir ağaç oluşturur. Ağacın en tepesinden aşağıya doğru ilerlerken sola ayrılan dal için 0, sağa ayrılan dal için 1 kodu verilir.

         5
       /   \
    0 3     2 1
     / \     \
  0 1   2 1   C
   /     \
  B       A

Yukarıda koyu rakamlar karakter sayısını (kullanım sıklığı-frekans) gösterir, eğik rakamlar ise bit kodlarını gösterir. Bu ağaç "ABC" karakterlerinden oluşan bir veri kümesi için üretilmiştir.

Ağaca göre karakterler için bit haritaları şu şekildedir:

B: 00
A: 01
C: 1

Oluşturulan bit haritaları karakterlerin veri içerisindeki konumlarına göre yerleştirilir. Ortaya çıkan bit haritası sıkıştırılmış veridir.

Örneğin; "BAACC" verisi elde edilen bit haritalarına göre yeniden düzenlenirse:

00 01 01 1 1 = 00010111 = 17h

Yani %80 oranında bir sıkıştırma elde edilmiş olur.

Ağacın oluşturulması

İlk önce karakterlerin frekansları (kullanım sıklıkları) hesaplanmalıdır.

Örneğin, elimizdeki veri "BAACC" olsun,

B: 1
A: 2
C: 2

B:1   A:2   C:2

1     2     2
 \     \     \
  B     A     C

En küçük iki frekans toplanır ve frekans tablosu yeniden düzenlenir,

B:1 + A:2   C:2

C:2   BA:3

2      3
 \    / \
  C  1   2
    /     \
   B       A

Tek bir ağaç oluşturulana kadar sürekli en küçük frekanslar toplanır,

C:2 + BA:3

CBA:5

      5
     / \
    3   2
   / \   \
  1   2   C
 /     \
B       A

Dezavantajları

Huffman algoritması az sayıda karakter çeşidine sahip ve büyük boyutlardaki verilerde çok kullanışlı olabilir. Fakat oluşturulan ağacın sıkıştırılmış veriye eklenmesi zorunludur. Bu da sıkıştırma verimini düşürür. Adaptive Huffman gibi teknikler bu sorunu halletmek için geliştirilmişlerdir.

Dış bağlantılar