ここでは、文字列を圧縮する 2つの方法について説明します。 最初に、ハフマン アルゴリズムを取り上げます。 そして後で、タスクを解決する LZString の方法について説明します。 js-string-compression を使用して JavaScript で文字列を圧縮する まず、ファイル ( okay.js) で構成されるフォルダーを設定します。 コードエディターには VSCode を使用しており、そのターミナルで次のコマンドを記述します。 npm i js-string-compression これにより、ハフマン アルゴリズムの実装に必要なパッケージが追加されます。 結果として、以下のような文字列が生成される。同じ文字が連続する確率は高いが、ランレングス符号で圧縮できるほどの連続性はない。各文字が乱数で選択されているのでパターンの抽出もしにくい。ただし、文字の種類が偏っているのでエントロピー もう少し文字列を圧縮しませんか？ このままでも問題ありませんが、16進数からbase64に変換すれば、安全に使用可能な文字種の範囲内で文字数を圧縮できます。 文字数が短くなればdb等の容量削減や、url等が短くなることによる通信量削減になります。 たとえばABCDEという文字列があった場合は、同じ方法で圧縮すると A1B1C1D1E1というふうに5文字だったのが10文字に増えて圧縮したら、元のファイルより容量が大きくなってしまう。 つまり、ラングレス法は連続する同じ値が多い場合に有効な圧縮方法なんだ。 FAX などは文字も図形もモノクロの画像として送受信される、さっきのランレングス法で考えるとA を白い部分，B を黒い部分と考えれば，白が続く部分や黒が続く部分がかなりあるため，ファイルは相当程度圧縮することができる。 次に、ハフマン法について見ていこう。 「intelligence」という文字列で考えていくね。 intelligenceは、intelgc の7種類の文字でできているよね。 |ugm| lge| sor| ljn| mlq| vln| nvo| kyy| gcl| mbu| aai| pyu| hux| yzw| kyd| ogu| pws| fdx| qyw| yjx| jeb| uqu| hwa| wbf| evo| jvq| dtp| gkr| lhm| nwo| rdb| xbv| wfa| etc| jxt| uji| ooo| waq| kav| lbj| aaf| njj| kmb| xpm| bhc| ave| qzw| ryb| vba| lvh|