java怎么使用随机抽取数组里的数据?
randomrn
java一段字符串中,如何得到大括号内的字符?
1.可以使用常规匹配检查来做到这一点。
2、是使用字符串的截取,首先(
java中,哪种压缩算法可以对30m左右的文件做到较大的压缩率,解压后文件md5值要保持不变?
分析主体的需求如下:
1.高压缩比
保持不变
对应于技术语言,目标压缩算法必须满足两个条件:
1.高压缩效率
2.无损压缩
1.什么是无损压缩?无损压缩是指数据压缩后,信息不丢失,可以完全恢复到压缩前的原始状态。
无损压缩技术主要包括两个步骤:
(1)建模
(2)根据模型,高频部分用短码表示,低频部分用长码表示。
步骤(2)中使用的常见编码技术是霍夫曼编码(也用于d:low0,high1。
(4)不断读取原始数据的字符,找到这个字符所在的区间,比如[l,h],更新:。
低低(高-低)*l
高-低(高-低)*h
(5)最后,将得到的区间[低,高]中的任意小数以二进制形式输出,得到编码数据。
具体例子如下:
阿尔伯
统计它们出现的频率和概率:
将这些字符的区间按照概率逐一排列,我们得到一个[0,1]的划分区间:开始编码,初始区间为[0,1]。注意这里又用到了区间这个词,但是这个区间和上面代表每个字符的概率区间不一样。这里我们可以称之为编码间隔,这个间隔会变,确切的说会越来越小。循序渐进:
(1)初始编码间隔为[0,1],即
低0
高1
(2)第一个字符a的概率区间是[0,0.2],那么l0,h0.2,更新:
低低(高-低)*l0
高-低(高-低)*h0.2
(3)如果第二个字符r的概率区间是[0.6,1],那么l0.6,h1,更新:
低低(高-低)*l0.12
高-低(高-低)*h0.2
(3)第三个字符b的概率区间是[0.2,0.4],那么l0.2,h0.4,更新:
低低(高-低)*l0.136
高-低(高-低)*h0.152
(4)......
根据以上描述,不难看出这种算法的特点:
每次编码时,在现有区间上找到子区间,形成"区间集":比如一开始a落在0到0.2上,那么编码区间就缩小到[0,0.2],第二个字符是r,那么r对应的子区间[0.12,0.2]就在[0,0.2]上按比例取出,以此类推。最后,我们得到一个长十进制数,它神奇地包含了所有的原始数据。
3.算术编码的解码过程是编码过程的逆过程。从编码的小数开始,通过不断寻找小数落在哪个概率区间,就可以一个一个地找出原来的字符。比如十进制数是0.14432,第一个字符显然是a,因为落在[0,0.2]上。然后看[0,0.2]区间0.14432落在哪个相对子区间上,发现是[0.6,1],这样就可以发现第二个字符是r,以此类推。
是如何实现算术编码的?/***算术编码**/公共类算术{//charact:{a,b,c,d,e,f,$}}私有char[]symbolchars//p:{0.2,0.1,0.2,0.05,0.3,0.05,0.1}私有double[]概率公共算术(char[]symbolchars,double[]概率){symbolcharsprobability}/****@paramsymbols*/publicdoublecoding(字符串符号){char[]cs()doublesymbolrangelow[]newdouble[probability.length]for(inti0iltsymbolrangelow.lengthi){symbolrangelow[i]for(intj0jltij){symbolrangelow[i]probability[j]}}intcurrentsymboldoublelow0.0doublehigh1.0doublerange1.0for(inti0iltcs.lengthi){currentsymbolsymbol(chars,cs[i])低低范围*symbolrangelow[currentsymbol]高低范围*概率[currentsymbol]范围高-低}返回低(高-低)/2}/****@paramcodenumber*/公共字符串解码(doublecodenumber){stringsymbolrangelow[]newdouble[probability.length]for(inti0iltsymbolrangelow.lengthi){symbolrangelow[i]0for(intj0jltij){symbolrangelow[i]概率[j]}}hi){subsymbolrangelow[i]symbolrangelow[i]subsymbolrangelow[i]probability[i]}intcurrentsymbol0do{for(inti0iltsymbolchars.lengthi){if(codenumbergtsubsymbolrangelow[i]ampampcodenumberltsubsymbolrangelow[i]subsymbolrange[i])
subrangesubsymbolrangelow[i]subrangesubsymbolrange[i]currentsymboli}}doublesubsymbolprobsumsubrangefor(inti0iltsymbolchars.lengthi){
subsymbolrange[i]subrange*probability[i]subsymbolrangelow[i]subsymbolprobsumsubsymbolprobsumsubsymbolrange[i]}symbolchars[currentsymbol]}while(symbolchars[currentsymbol]!$)returnsymbols}publicintgetindex(char[]cs,charc){for(inti0iltcs.lengthi){if(cs[i]c){return-1}//testpublicstaticvoidmain(stringargs[]){char[]symbolchars{a,b,c,d,e,f,$}double[]probability{0.2,0.1,0.2,0.05,0.3,0.05,0.1}算术算术新算术(symbolchars,probabilitycodenumber)((codenumber))}}
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