- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在研究算术编码和解码算法的自适应实现,并且我已经用Python实现了它,但是对于某些字符串我得到了正确的答案,但对于其他字符串我得到了正确的答案。
当程序第一次启动时,会提供一个参数来决定符号概率更改的频率。例如,如果参数为10,则在发送/接收10个符号之后,概率表根据迄今为止发送/接收的所有符号而改变。因此,域分配也发生了变化。最初,我的均匀分布 [a-z] 的概率为 1/26。
它不适用于“heloworldheloworld”和许多其他情况。
此外,我已经了解了下溢问题,但如何解决该问题。
import sys
import random
import string
def encode(encode_str, N):
count = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 1) # probability table
cdf_range = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 0)
pdf = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 0)
low = 0
high = float(1)/float(26)
for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
cdf_range[key] = [low, high]
low = high
high += float(1)/float(26)
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
pdf[key] = float(1)/float(26)
# for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
# print key, value
# for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
# print key, value
i = 26
lower_bound = 0 # upper bound
upper_bound = 1 # lower bound
u = 0
# go thru every symbol in the string
for sym in encode_str:
i += 1
u += 1
count[sym] += 1
curr_range = upper_bound - lower_bound # current range
upper_bound = lower_bound + (curr_range * cdf_range[sym][1]) # upper_bound
lower_bound = lower_bound + (curr_range * cdf_range[sym][0]) # lower bound
# update cdf_range after N symbols have been read
if (u == N):
u = 0
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
pdf[key] = float(count[key])/float(i)
low = 0
for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
high = pdf[key] + low
cdf_range[key] = [low, high]
low = high
return lower_bound
def decode(encoded, strlen, every):
decoded_str = ""
count = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 1) # probability table
cdf_range = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 0)
pdf = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 0)
low = 0
high = float(1)/float(26)
for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
cdf_range[key] = [low, high]
low = high
high += float(1)/float(26)
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
pdf[key] = float(1)/float(26)
lower_bound = 0 # upper bound
upper_bound = 1 # lower bound
k = 0
while (strlen != len(decoded_str)):
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
curr_range = upper_bound - lower_bound # current range
upper_cand = lower_bound + (curr_range * cdf_range[key][1]) # upper_bound
lower_cand = lower_bound + (curr_range * cdf_range[key][0]) # lower bound
if (lower_cand <= encoded < upper_cand):
k += 1
decoded_str += key
if (strlen == len(decoded_str)):
break
upper_bound = upper_cand
lower_bound = lower_cand
count[key] += 1
if (k == every):
k = 0
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
pdf[key] = float(count[key])/float(26+len(decoded_str))
low = 0
for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
high = pdf[key] + low
cdf_range[key] = [low, high]
low = high
print decoded_str
def main():
count = 10
encode_str = "yyyyuuuuyyyy"
strlen = len(encode_str)
every = 3
encoded = encode(encode_str, every)
decoded = decode(encoded, strlen, every)
if __name__ == '__main__':
main()
最佳答案
发生这种情况是因为 Python float
具有 53 位精度。您无法对很长的字符串进行编码。
您可能想使用decimal
而不是 floats
来获得任意精度
import sys
import random
import string
import decimal
from decimal import Decimal
decimal.getcontext().prec=100
def encode(encode_str, N):
count = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 1) # probability table
cdf_range = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 0)
pdf = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 0)
low = 0
high = Decimal(1)/Decimal(26)
for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
cdf_range[key] = [low, high]
low = high
high += Decimal(1)/Decimal(26)
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
pdf[key] = Decimal(1)/Decimal(26)
# for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
# print key, value
# for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
# print key, value
i = 26
lower_bound = 0 # upper bound
upper_bound = 1 # lower bound
u = 0
# go thru every symbol in the string
for sym in encode_str:
i += 1
u += 1
count[sym] += 1
curr_range = upper_bound - lower_bound # current range
upper_bound = lower_bound + (curr_range * cdf_range[sym][1]) # upper_bound
lower_bound = lower_bound + (curr_range * cdf_range[sym][0]) # lower bound
# update cdf_range after N symbols have been read
if (u == N):
u = 0
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
pdf[key] = Decimal(count[key])/Decimal(i)
low = 0
for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
high = pdf[key] + low
cdf_range[key] = [low, high]
low = high
return lower_bound
def decode(encoded, strlen, every):
decoded_str = ""
count = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 1) # probability table
cdf_range = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 0)
pdf = dict.fromkeys(string.ascii_lowercase, 0)
low = 0
high = Decimal(1)/Decimal(26)
for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
cdf_range[key] = [low, high]
low = high
high += Decimal(1)/Decimal(26)
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
pdf[key] = Decimal(1)/Decimal(26)
lower_bound = 0 # upper bound
upper_bound = 1 # lower bound
k = 0
while (strlen != len(decoded_str)):
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
curr_range = upper_bound - lower_bound # current range
upper_cand = lower_bound + (curr_range * cdf_range[key][1]) # upper_bound
lower_cand = lower_bound + (curr_range * cdf_range[key][0]) # lower bound
if (lower_cand <= encoded < upper_cand):
k += 1
decoded_str += key
if (strlen == len(decoded_str)):
break
upper_bound = upper_cand
lower_bound = lower_cand
count[key] += 1
if (k == every):
k = 0
for key, value in sorted(pdf.iteritems()):
pdf[key] = Decimal(count[key])/Decimal(26+len(decoded_str))
low = 0
for key, value in sorted(cdf_range.iteritems()):
high = pdf[key] + low
cdf_range[key] = [low, high]
low = high
print decoded_str
def main():
count = 10
encode_str = "heloworldheloworld"
strlen = len(encode_str)
every = 3
encoded = encode(encode_str, every)
decoded = decode(encoded, strlen, every)
if __name__ == '__main__':
main()
关于python - 算术编码和解码算法 Python,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30278704/
我有以下 json: {"results": [{"columns":["room_id","player_name","player_ip"], "types":["integer","text
我在 go 中获取格式不一致的 JSON 文件。例如,我可以有以下内容: {"email": "\"blah.blah@blah.com\""} {"email": "robert@gmail.com
JavaScript中有JSON编码/解码base64编码/解码函数吗? 最佳答案 是的,btoa() 和 atob() 在某些浏览器中可以工作: var enc = btoa("this is so
我在其中一个项目中使用了 Encog,但在解码 One-Of Class 时卡住了。该字段的规范化操作之一是 NormalizationAction.OneOf,它具有三个输出。当我评估时,我想解码预
在我的 previous question关于使用 serialize() 创建对象的 CSV 我从 jmoy 那里得到了一个很好的答案,他推荐了我的序列化文本的 base64 编码。这正是我要找的。
有些事情让我感到困惑 - 为什么 this image在每个浏览器中显示不同? IE9(和 Windows 照片查看器)中的图像: Firefox(和 Photoshop)中的图像: Chrome(和
是否可以在不知道它的类型( JAXBContext.newInstance(clazz) )的情况下解码一个类,或者什么是测试即将到来的正确方法? 我确实收到了从纯文本中解码的消息 - 字符串 传入的
我正在尝试使用 openSSL 库进行 Base64 解码,然后使用 CMS 来验证签名。 下面的代码总是将缓冲区打印为 NULL。 char signed_data[] = "MIIO"; int
我有一个带有 SEL 类型实例变量的类,它是对选择器的引用。在encodeWithCoder/initWithCoder中,如何编码/解码这种类型的变量? 最佳答案 您可以使用 NSStringFro
var url = 'http://www.googleapis.com/customsearch/v1?q=foo&searchType=image'; window.fetch(url) .t
我想知道Android 2.2、2.3和3,4支持的音频/视频格式列表。我也想知道哪些Android版本支持视频编码和解码。我经历了this link,但是关于编码和解码我并不清楚。 任何人的回答都是
我在其中一个项目中使用 Encog,但在解码 One-Of 类时遇到了困难。该字段的规范化操作之一是 NormalizationAction.OneOf,它具有三个输出。当我评估时,我想解码预测值。如
我正在尝试解码现有的 xml 文件,以便我可以正确处理数据,但 XML 结构看起来很奇怪。下面是 xml 示例以及我创建的对象。 11 266 AA1001 1
对 unicode 字符进行 URL 编码的常用方法是将其拆分为 2 %HH 代码。 (\u4161 => %41%61) 但是,unicode在解码时是如何区分的呢?您如何知道 %41%61 是 \
我正在尝试将 json 字符串解码为 Map。 我知道有很多这样的问题,但我需要非常具体的格式。例如,我有 json 字符串: { "map": { "a": "b",
我有一个查询,我认为需要像这样(解码会更大) SELECT firstName, lastName, decode(mathMrk, 80, 'A', mathMrk) as decodeMat
我知道PHP函数encode()和decode(),它们对我来说工作得很好,但我想在url中传递编码字符串,但encode确实返回特殊字符,如“=”、“”' “等等...... 这显然会破坏我的脚本,
我必须解码 Basic bW9uTG9naW46bW9uTW90RGVQYXNz 形式的 http 请求的授权 header 当我解码它时online ,我得到了正确的结果 monLogin:monM
这个问题已经有答案了: Decode Base64 data in Java (21 个回答) 已关闭 8 年前。 我想知道使用哪个库进行 Base64 编码/解码?我需要此功能足够稳定以供生产使用。
我正在尝试从 Arduino BT 解码 []byte,我的连接完美,问题是当我尝试解码数组时。我得到的只是这个字符�(发送的字节数相同)我认为问题出在解码上。我尝试使用 ASCII 字符集,但仍然存
我是一名优秀的程序员,十分优秀!