This paper first presents a new array data structure to represent the Huffman tree. The memory required in the proposed data structure is less than the previous methods (Huffman, 1952; Roman, 1992), which also use array data structure to store the corresponding Huffman tree, and is the lower bound of the one in (Hashemian, 1995). We then present an efficient Huffman decoding algorithm based on the proposed data structure; given a Huffman code, the search time for finding the source symbol is O(d), where d denotes the depth of the Huffman tree. This time bound is equal to the ones in (Hashemian, 1995; Huffman, 1952; Roman, 1992). Some experimentations on real images are carried out to demonstrate the performance of space and search time among our method and the previous ones.

Zusammenfassung

Diese Arbeit stellt zuerst eine neue Array-Datenstruktur vor, um den Huffman-Baum darzustellen. Der Speihnerbedarf der vorgeschlagenen Datenstruktur ist geringer als in früheren Methoden (Huffman, 1952; Roman, 1992), die auch eine Array-Datenstruktur benutzen, um den entsprechenden Huffman-Baum zu speichern, und er stellt eine untere Schranke für die in (Hashemian, 1995) angegebene dar. Wir stellen sodann einen effizienten Huffman-Decodieralgorithmus vor, der auf der vorgeschlagenen Datenstruktur aufbaut; für einen gegebenen Huffman-Code ist die Suchdauer für das Auffínden eines Quellsymbols O(d), wobei d die Tiefe des Huffman-Baums bezeichnet. Diese Dauer ist gleich der in (Hashemian, 1995; Huffman, 1952; Roman, 1992). Einige Experimente wurden mit realen Bildern ausgeführt, um die Leistungsfähigkeit hinsichtlich Speicherplatz und Suchdauer für unsere Methode und die früheren zu demonstrieren.

Résumé

Cet article présente tout d'abord une structure nouvelle de réseaux de données pour la représentation d'un arbre de Huffman. La mémoire requise par la structure proposée est moindre que celles requises par les autres méthodes (Huffman, 1952; Roman, 1992), qui utilisent aussi une structure de données en réseau pour stocker l'arbre de Huffman correspondant, et constitue une borne inférieure de celle de (Hashemian, 1995). Nous présentons ensuite un algorithme de décodage de Huffman efficient, basé sur la structure de données proposée; pour un code de Huffman donné, le temps de recherche d'un symbole de source est O(d), où d dénote la profondeur de l'arbre de Huffman. Cette borne de temps est égale à celles de (Hashemian, 1995; Huffman, 1952; Roman, 1992). Quelques expérimentations sur des images réelles sont faites pour mettre en évidence les performances en termes d'espace et de temps de recherche de notre méthode, en comparaison avec les méthodes existantes.