Před několika lety, když jsem měl zapsaný předmět Y36UOS (úvod do operačních systémů), jsem si před zápočtovým testem udělal "výcuc" z předmětu, aby byla příprava na test co nejefektivnější. Vzhledem k tomu, že nehodlám doma skladovat tuny papíru a zároveň mi přišla škoda svoje úsilí zmačkat a zahodit (přecijen si taky všechno z hlavy nepamatuju), rozhodl jsem se zápisky naskenovat. Slyšel jsem, že na FITu se podobný předmět taky učí (BI-UOS), tak se to možná bude i někomu hodit.

 GDrive složka s naskenovanými obrázky v plné velikosti
 PDF dokument složený z obrázků (1.29MiB)

V tomto postu se zabývám Huffmanovou kompresí, konkrétně semi-adaptivní. Statickou se nezabývám, protože ta je součástí semi-adaptivní s tím, že známe předem model a tak ho není potřeba zakódovávat do výstupního streamu.

Nebudu zde podrobně vysvětlovat, jak samotný algoritmus budování stromu funguje, protože toho je všude na internetu mraky, např. wikipedie. Vemu to tedy letem světem a zaměřím se spíše na implementaci (jazyk C++).

Výsledný program není použitelný pro reálné binární soubory, protože tento post píšu spíše ze studijních důvodu, abych si prakticky osahal algoritmy probírané v předmětu (MI-KOD = KOmprese Dat). Bude tedy možné komprimovat pouze text v ASCII a výstup nebude binární, nýbrž také ASCII, tzn. místo jedniček a nul budu ukládat přímo znaky '1' a '0'. Na bináru by toho totiž moc vidět nebylo .

Tento post mi slouží spíše jako zápisník z cvičení z předmětu Funkcionální a logické programování (MI-FLP), kde se učíme programovat v LISPu. Jelikož jsem línej si něco zapisovat, tak si sem budu postupně z jednotlivých cvičení kopírovat kód, který tam píšeme. Vždycky totiž všechno do příštího cvičení zapomenu, tak tohle je způsob, jak si to rychle oživit .