使用移动到前端算法预处理数据如何帮助霍夫曼编码？
How does pre processing the data using move to front algorithm helps huffman coding?
我需要使用 霍夫曼编码 压缩文本。在此之前，我需要使用 Move to front(MTF) 算法对输入文本进行预处理。由于 mtf 算法的输出为我提供了一个索引数组，该索引是常用字符索引较低的字符的位置索引，这对霍夫曼编码有何帮助？谁能帮我举个例子说明这两者如何合并？
这取决于你的数据。如果在本地经常使用相同的字母，MTF 可以减少数据的熵，然后 Huffman 可以利用这种减少来压缩数据。
对于典型的文本，MTF 帮助不大（甚至可能有害），但在 Burrows-Wheeler 变换之后 MTF 帮助很大，它倾向于以可逆的方式对相同的字符进行分组。您也可以在 MTF 之后进行 运行 长度编码。
如何合并它们只是简单地进行 MTF，并对得到的整数索引进行霍夫曼编码。
我需要使用 霍夫曼编码 压缩文本。在此之前，我需要使用 Move to front(MTF) 算法对输入文本进行预处理。由于 mtf 算法的输出为我提供了一个索引数组，该索引是常用字符索引较低的字符的位置索引，这对霍夫曼编码有何帮助？谁能帮我举个例子说明这两者如何合并？
这取决于你的数据。如果在本地经常使用相同的字母，MTF 可以减少数据的熵，然后 Huffman 可以利用这种减少来压缩数据。
对于典型的文本，MTF 帮助不大（甚至可能有害），但在 Burrows-Wheeler 变换之后 MTF 帮助很大，它倾向于以可逆的方式对相同的字符进行分组。您也可以在 MTF 之后进行 运行 长度编码。
如何合并它们只是简单地进行 MTF，并对得到的整数索引进行霍夫曼编码。