Сразу выкладываю ссылку на исходники и демо на js . Хотя и разработанный алгоритм имеет скорее теоретическое значение, я посчитал нужным описать детали его реализации. Практически его можно использовать, например, для случаев, когда меньшая длина строки актуальней, чем ее размер в байтах (например, в квайнах).
Произвольный алфавит
Чтобы понять как можно синтезировать такой алгоритм, я решил разобраться в частном случае, а именно алгоритме base85. Идея у этого алгоритма следующая: входной поток данных разделяется на блоки по 4 байта, затем каждый их них рассматривается как 32-битное число со старшим байтом в начале. Последовательным делением каждого блока на 85 получается 5 цифр 85-ричной системы счисления. Далее каждая цифра кодируется печатным символом из алфавита, размером 85 символов, и выводится в выходной поток, с сохранением порядка, от старшего разряда к младшему.
Но почему был выбран размер 4 байта, т.е. 32 бита? А потому что при этом достигается оптимальное сжатие, т.е. задействовано минимальное количество бит (2^32 = 4294967296) при максимальном количестве символов (85^5 = 4437053125). Однако данную методику можно расширить и для любого другого алфавита. Таким образом была составлена математическая система для поиска количества бит, при котором сжатие будет максимальным:
a — размер алфавита A.
k — количество кодируемых символов.
b — основание системы счисления.
n — количество бит в системе счисления b для представления k символов алфавита A.
r — коэффициент сжатия (чем больше — тем лучше).
mbc — максимальный размер блока в битах.
⌊x⌋ — наибольшее целое, меньшее x (floor).
⌈x⌉ — наименьшее целое, большее x (ceiling).
Далее с помощью данной методики были найдены оптимальные комбинации бит и закодированных в них символов, которые были изображены на рисунке ниже. Максимальный размер блока — 64 бита (такое число было выбрано из-за того, что при большем количестве необходимо использовать большие числа). Как видим, коэффициент сжатия не всегда увеличивается при увеличении количества символов (это видно в области от 60 и от 91). Красными столбиками изображены известные кодировки (85 и 91). Собственно из диаграммы можно сделать вывод, что такое количество символов для этих кодировок было выбрано не зря, поскольку при этом используется минимальное количество бит при хорошем коэффициенте сжатия. Стоит отметить, что при увеличении максимального размера блока, диаграмма может и измениться (например, для кодировки base85 при 64 битах размер блока будет равен 32 битам, а количество символов — 5 при избыточности 1.25. Если же максимальный размер блока увеличить до 256 бит, то размер блока будет равен 141 биту при 22 символах и избыточности 1.2482).
Этапы кодирования
Итак, поэтапно процесс кодирования выглядит следующим образом:
- Расчет оптимального размера блока (количество бит n) и количества соответствующих ему символов (k).
- Представление исходной строки в виде последовательности байтов (используется UTF8).
- Разбиение исходной последовательности байтов на группы по n бит.
- Преобразование каждой группы бит в число с системой счисления с основанием a.
- Просчет хвостовых бит.
Выполнение первого этапа было рассмотрено выше. Для второго этапа использовался метод для представления строки в виде массива байт (в C# он встроенный Encoding.UTF8.GetBytes(), а для JS он был написан вручную strToUtf8Bytes и bytesToUtf8Str). Далее последующие три этапа будут рассмотрены подробней. Обратное преобразование последовательности символов в массив байт выглядит аналогичным образом.
Кодирование блока бит
private void EncodeBlock(byte[] src, char[] dst, int ind)
{
int charInd = ind * BlockCharsCount;
int bitInd = ind * BlockBitsCount;
BigInteger bits = GetBitsN(src, bitInd, BlockBitsCount);
BitsToChars(dst, charInd, (int)BlockCharsCount, bits);
}
private void DecodeBlock(string src, byte[] dst, int ind)
{
int charInd = ind * BlockCharsCount;
int bitInd = ind * BlockBitsCount;
BigInteger bits = CharsToBits(src, charInd, (int)BlockCharsCount);
AddBitsN(dst, bits, bitInd, BlockBitsCount);
}
GetBitsN возвращает число длины BlockBitsCount бит и начинающееся с бита под номером bitInd.
AddBitsN присоединяет число bits длины BlockBitsCount бит к массиву байт dst на позиции bitInd.
Конвертация блока бит в систему счисления с произвольным основанием и обратно
Alphabet — произвольный алфавит. Для обратного преобразования используется заранее просчитанный обратный алфавит InvAlphabet. Стоит отметить, что, например, для base64 используется прямой порядок бит, а для base85 — обратный (ReverseOrder), _powN — степени длины алфавита.
private void BitsToChars(char[] chars, int ind, int count, BigInteger block)
{
for (int i = 0; i < count; i++)
{
chars[ind + (!ReverseOrder ? i : count - 1 - i)] = Alphabet[(int)(block % CharsCount)];
block /= CharsCount;
}
}
private BigInteger CharsToBits(string data, int ind, int count)
{
BigInteger result = 0;
for (int i = 0; i < count; i++)
result += InvAlphabet[data[ind + (!ReverseOrder ? i : count - 1 - i)]] * _powN[BlockCharsCount - 1 - i];
return result;
}
Обработка хвостовых бит
На решение данной проблемы было потрачено больше всего времени. Однако в итоге получилось создать код для расчета основных и хвостовых бит и символов без использования вещественных чисел, что позволило легко распараллелить алгоритм.
- mainBitsLength — основное количество бит.
- tailBitsLength — хвостовое количество бит.
- mainCharsCount — основное количество символов.
- tailCharsCount — хвостовое количество символов.
- globalBitsLength — общее количество бит (mainBitsLength + tailBitsLength).
- globalCharsCount — общее количество символов (mainCharsCount + tailCharsCount).
Расчет основного и хвостового количества бит и символов при кодировании.
int mainBitsLength = (data.Length * 8 / BlockBitsCount) * BlockBitsCount;
int tailBitsLength = data.Length * 8 - mainBitsLength;
int globalBitsLength = mainBitsLength + tailBitsLength;
int mainCharsCount = mainBitsLength * BlockCharsCount / BlockBitsCount;
int tailCharsCount = (tailBitsLength * BlockCharsCount + BlockBitsCount - 1) / BlockBitsCount;
int globalCharsCount = mainCharsCount + tailCharsCount;
int iterationCount = mainCharsCount / BlockCharsCount;
Расчет основного и хвостового количества бит и символов при декодировании.
int globalBitsLength = ((data.Length - 1) * BlockBitsCount / BlockCharsCount + 8) / 8 * 8;
int mainBitsLength = globalBitsLength / BlockBitsCount * BlockBitsCount;
int tailBitsLength = globalBitsLength - mainBitsLength;
int mainCharsCount = mainBitsLength * BlockCharsCount / BlockBitsCount;
int tailCharsCount = (tailBitsLength * BlockCharsCount + BlockBitsCount - 1) / BlockBitsCount;
BigInteger tailBits = CharsToBits(data, mainCharsCount, tailCharsCount);
if (tailBits >> tailBitsLength != 0)
{
globalBitsLength += 8;
mainBitsLength = globalBitsLength / BlockBitsCount * BlockBitsCount;
tailBitsLength = globalBitsLength - mainBitsLength;
mainCharsCount = mainBitsLength * BlockCharsCount / BlockBitsCount;
tailCharsCount = (tailBitsLength * BlockCharsCount + BlockBitsCount - 1) / BlockBitsCount;
}
int iterationCount = mainCharsCount / BlockCharsCount;
JavaScript реализация
Я решил создать портировать данный алгоритм и на JavaScript. Для работы с большими числами использовалась библиотека jsbn. Для интерфейса использовался bootstrap. Результат можно посмотреть тут: http://ift.tt/1eL3wZv
Заключение
Данный алгоритм написан так, что его легко портировать на другие языки и распараллелить (это есть в C# версии), в том числе и на GPU. Кстати, про модифицирование алгоритма base64 под GPU с использованием C# хорошо написано здесь: Base64 Encoding on a GPU.
Корректность разработанного алгоритма была проверена на алгоритмах base32, base64, base85 (последовательности получившихся символов получались одинаковыми за исключением хвостов).
This entry passed through the Full-Text RSS service — if this is your content and you're reading it on someone else's site, please read the FAQ at http://ift.tt/jcXqJW.
Комментариев нет:
Отправить комментарий