Teoria informacji/TI Ćwiczenia 4: Różnice pomiędzy wersjami
Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Nie podano opisu zmian |
Nie podano opisu zmian |
||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
= Laboratorium = | |||
== Zadanie 1 == | == Zadanie 1 == | ||
| Linia 29: | Linia 31: | ||
Ocenie podlegać będzie poprawność implementacji oraz umiejętność analizy i interpretacji wyników eksperymentalnych. Dodatkowe programy, eksperymenty, komentarze będą mile widziane. Nie będzie natomiast brana pod uwagę efektywność czasowa i pamięciowa programów. | Ocenie podlegać będzie poprawność implementacji oraz umiejętność analizy i interpretacji wyników eksperymentalnych. Dodatkowe programy, eksperymenty, komentarze będą mile widziane. Nie będzie natomiast brana pod uwagę efektywność czasowa i pamięciowa programów. | ||
Wersja z 16:23, 29 lip 2006
Laboratorium
Zadanie 1
Polecenie
- Przygotuj trzy pliki, zawierające tekst w trzech różnych językach: polskim, angielskim i trzecim dowolnie wybranym. Każdy plik powinien zawierać przynajmniej 50000 znaków. Duży wybór tekstów w różnych językach można znaleźć na przykład na stronie Projektu Gutenberg.
- Napisz program litery, który czyta plik tekstowy o podanej nazwie (przekazanej jako parametr wywołania programu) i wypisuje wszystkie symbole występujące w pliku wraz z ich częstością, w formie: A 0.134 <nowa_linia> b 0.126 ... Nie musi poprawnie wypisywać znaków narodowych. Program powinien wypisać też entropię binarną obliczonego rozkładu prawdopodobieństwa. Uruchom program dla trzech przygotowanych wcześniej plików, porównaj otrzymane wyniki.
- Napisz program huffman, który czyta plik tekstowy o podanej nazwie i oblicza kod Huffmana dla rozkładu symboli występujących w tym pliku. Program powinien wypisać otrzymany kod w formie: A 001 <nowa_linia> b 0001010 ...
Napisz program shannon, który oblicza kod Shannona-Fano. Uwaga: aby otrzymać poprawny kod Shannona-Fano, nie można korzystać w obliczeniach z liczb zmiennoprzecinkowych (dlaczego?), jedynie z liczb całkowitych. Prawdopodobieństwo danego symbolu można pomnożyć przez ustaloną liczbę całkowitą (najlepiej potęgę 2, np. 65536) i zaokrąglić, otrzymując w ten sposób reprezentację całkowitoliczbową. - Napisz program kompresuj, który koduje podany plik tekstowy plik.txt za pomocą kodu Huffmana i Shannona-Fano. Wynik kodowania powinien zostać zapisany do plików plik.huf i plik.sf. Dla ułatwienia można każdy bit wynikowego kodu zapisywać na oddzielnym bajcie, jako znak "0" lub "1".
- Uruchom program kompresuj dla trzech przygotowanych plików tekstowych. Dla każdego z nich porównaj następujące wielkości:
- liczbę bitów oryginalnego pliku,
- liczbę znaków "0" i "1" w plikach .huf i .sf,
- entropię rozkładu prawdopodobieństwa symboli w oryginalnym pliku.
Czy te wielkości zależą od języka kompresowanego tekstu?
- Napisz program kompresujbloki, który kompresuje podany plik metodą Huffmana i Shannona-Fano, zastosowanymi do bloków długości 2, 3, 4 lub więcej (tzn. kod jest generowany nie dla pojedynczych symboli, lecz dla par, trójek, czwórek ... sąsiednich symboli). Porównaj efektywność kompresji pojedynczych symboli i bloków, pod względem:
- rozmiaru zakodowanego pliku,
- rozmiaru kodu (aby móc wykonać dekompresję, kod musi być zapisany razem z zakodowaną informacją),
- złożoności czasowej i pamięciowej algorytmu.
Prowadzący laboratorium może zrezygnować z części zadania, np. z implementacji kodowania Shannona-Fano.
Rozwiązanie
Rozwiązanie zadania powinno zawierać:
- wykonywalne programy,
- kody źródłowe programów,
- pliki tekstowe wykorzystane do eksperymentów,
- raport z analizą otrzymanych wyników i odpowiedziami na postawione wyżej pytania.
Pliki źródłowe i raport należy podpisać imieniem i nazwiskiem autora.
Ocenie podlegać będzie poprawność implementacji oraz umiejętność analizy i interpretacji wyników eksperymentalnych. Dodatkowe programy, eksperymenty, komentarze będą mile widziane. Nie będzie natomiast brana pod uwagę efektywność czasowa i pamięciowa programów.
