rle算法代码java java apriori算法

求用C语言实现RLE算法,最好有讲解..

1、Lempel-Ziv压缩算法之原理在LZ压缩算法的背后是使用RLE算法用先前出现的相同字节序列的引用来替代。简单的讲，LZ算法被认为是字符串匹配的算法。

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2、c语言中的算法是指：一系列解决问题的清晰指令，用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。通俗说就是解决问题的方法和步骤。

3、解题步骤：求最大公约数对两个正整数a，b如果能在区间[a，0]或[b，0]内能找到一个整数temp能同时被a和b所整除，则temp即为最大公约数。

4、用一个数组存放这100个概率。然后随机生成N个0~99的数。以随机生成的数为下标读取数组里的数。然后相乘。

5、扩展欧几里德算法是用来在已知a， b求解一组x，y，使它们满足贝祖等式： ax+by = gcd(a， b) =d(解一定存在，根据数论中的相关定理)。扩展欧几里德常用在求解模线性方程及方程组中。

有损压缩：主要是一些量化算法，比如a率，u率，lloyds最优量化。无损压缩：主要是一些编码算法，比如子带编码，差分编码，哈夫曼编码等。另外时频变换虽然没压缩效果，但是是很好的压缩工具，比如fft，dct等。

总的来说，数据压缩方法可分为三类：静态、动态及混合方法。所谓静态方法就是在信文传送之前源文集和码子集之间的映射关系就已确定，以后给定信文无论什么时刻出现在信文集中总被表示为相同的码字。

无损压缩编码算法主要包括Huffman编码、算术编码和游程编码等；有损压缩编码算法主要有预测编码、变换编码、向量量化、分层编码、频带分割编码、模型编码等。

Lempel-Ziv（LZ）压缩方法是最流行的无损存储算法之一。DEFLATE是 LZ 的一个变体，它针对解压速度与压缩率进行了优化，虽然它的压缩速度可能非常缓慢，PKZIP、gzip 以及 PNG 都在使用 DEFLATE。

根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/4～1/2。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法、算术算法、游程算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）压缩算法。

经常使用的无损压缩算法有 Shannon-Fano 编码，Huffman 编码，行程（Run-length）编码，LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码和算术编码等。

RLE编码方法不适用于自然图像的压缩，很容易就出现了大范围重复颜色的情况。

RLE 压缩算法对于数据重复量大的情况是非常高效率的。

反之， RLE对颜色丰富的自然图像就显得力不从心，在同一行上具有相同颜色的连续像素往往很少，而连续几行都具有相同颜色值的连续行数就更少。

假设一个图像的像素色彩值是这样排列的：红红红红红红红红红红红红蓝蓝蓝蓝蓝蓝绿绿绿绿，经过RLE压缩后就成为了：红12蓝6绿4。这样既保证了压缩的可行性，而且不会有损失。

RLE是一种压缩技术，而且这种编码技术相当直观，也非常经济。

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