我想用Java创建一个快速的霍夫曼代码解码器，因此考虑了查找表。由于这些表占用内存并且我们使用Java代码来导航和访问表，因此可以轻松（或不）编写表达同一表的程序/方法。
这种方法的问题是，我不知道什么是最好的策略。我知道很多关于适合缓存和分支预测的内容。此外，开关盒实现意味着实际的ASM超出了我的范围。如果我有一个内存查找表（或它的层次结构），我将能够简单地跳入和跳出，但我为了我的目的而将该表放在缓存中。
因为我实际上走了一棵树，所以可以实现它，好像else语句需要一定数量的比较，但是对于每个比较，它需要额外的二进制操作。
因此存在以下选项：
写作和基准测试非常棘手，因此任何初步想法都会很棒。
另外一个问题是位的顺序。最重要的位总是首先意味着它以相反的顺序存储。
如果你的树是A = 0，B = 10，C = 11来写BAC它实际上是01 + 0 + 11（加上意味着追加）。
所以实际上代码必须以相反的顺序编写。对于组使用if / else或switch方法它不会是一个问题，因为屏蔽掉这些位很简单，并且位的反转很简单，但它会失去从掩码中获取组内的索引的想法，因为反向位顺序添加和删除具有不同的含义，也不可能进行简单的查找。
反转位是一项代价高昂的操作（我使用4位查找表）并没有超过二进制操作的性能。
但是，在移动中反转这些比特更适合这一点，并且每位需要四次操作（向上移位，屏蔽，添加并向下移位输入）。由于我先前读取了所有这些操作，因此它们可能只需要几个周期。
这样我可以使用switch，sub和if来找到正确的符号组，也可以返回那些。
所以最后我需要建议。由于我的代码是语言处理的全局代码，因此它们可以是硬连线的（即在源代码中）。
我想知道像ANTRL这样的解析器生成器用来表达那些决定。因为他们也接缝切换或if / else基于输入符号，它可能会给我一个线索。
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我发现了一种避免反向位问题的简化，但仍然增加了每组的成本。所以我最终按照遍历的组的顺序写入位。因此，我不需要每位进行四次修改，而是每组（不同的位长）。
对于我们拥有的每个小组： 1.第一个元素的值，大小（以及该组中最后一个元素的值。
因此，对于每个组，算法如下所示： 1.读取mbits并与当前读取值组合。 2.将该值与该组的最后一个值进行比较，如果不在其外部，则该值小于该组中的值。 - ＆GT;读下一个 3.如果它在组内，则可以访问值数组或使用switch语句。
这是完全通用的，可以在没有循环的情况下使用，从而提高效率。此外，如果检测到该组，则代码的位长度是已知的，并且可以从源中消耗这些位，因为代码看起来很远（从流中读取）。
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要访问实际值，可以使用按组分组的单个大数组元素。由于组的可支持性降低，因此很可能一个重要部分适合L2或L1缓存，从而加快了访问速度。
或者使用switch语句。
[更新3]
根据交换机的情况，编译器会生成一个tableswitch或一个查找开关。查找开关具有O（log n）的复杂度并存储密钥，jmp偏移对，这不是优选的。因此，检查组更适合if / else。
tableswitch本身只使用一个跳转偏移表，它只需要减去，比较，访问，jmp到达目的地，而不是必须在常量上执行返回值。
因此表访问看起来更有前景。另外，为了避免不必要的跳转，每个组可能包含访问和返回组符号表的逻辑。将所有内容存储在一个大表中是有希望的，因为它可能是每个符号的int或short并且我的代码通常最多只有1000到4000个符号使它实际上很短。
我将检查1 - 模式是否会让我有机会以更好的方式存储和访问掩码，允许二进制搜索正确的组而不是在O（n）中前进，甚至可能在任何时候都避免任何移位操作处理。
答案 0 :(得分：4)
我无法理解你在（长）问题中所写的大部分内容，但有一个简单的方法。
我们将从一张桌子开始。让我们说你最长的霍夫曼代码是15位。 （事实上，deflate将其霍夫曼代码的大小限制为15位。）然后构造一个包含32768个条目的表，其中每个条目是下一个代码中的位数，以及该代码的符号。对于小于15位的代码，表中有多个条目用于相同的代码。例如。如果符号＆＃39; C＆＃39;的代码是10010110（7位），则表xxxxxxxx10010110的所有索引具有相同的内容。这些条目都有{7，＆＃39; C＆＃39;}。
然后从流中获得15位，并查找表中的下一个代码。您从该表条目中删除位数，并使用结果符号。现在，您需要从流中获取尽可能多的位数，然后重复。因此，如果您使用7位，那么再获得8位以返回15并查找下一个代码。
下一个细微之处在于，如果你的霍夫曼代码经常发生变化，你可能会花费更多时间为每个新的霍夫曼代码填充那个大表，而不是实际解码。为避免这种情况，您可以创建一个两级表，例如，对于代码的第一部分，它具有9位查找（512个条目）。如果代码是9位或更少，则按上述步骤操作。这将是最常见的情况，因为更短的代码更频繁（这是霍夫曼编码的全部要点）。如果表条目表示代码中有10位或更多位（并且您还不知道还有多少位），则使用前9位并转到初始9位的第二级表由第一个表中的条目指向，其中包含剩余六位（64个条目）的条目。这解析了代码的其余部分，因此告诉您要消耗多少比特以及符号是什么。这种方法可以大大减少填充表格所花费的时间，并且由于短代码更常见，因此非常快。这是inflate中zlib使用的方法。
答案 1 :(得分：0)
最后它非常简单。我现在支持几乎所有解决方案。可以测试每个符号组（相同的位长），使用查找表（10bit + 10bit + 10bit（只是10bit的表，symbolscount + 1是对这些talbes的引用））并生成java（如果需要javascript但是目前我使用GWT翻译它）。
我甚至使用长读取和移位操作来减少对二进制信息的访问。这样代码变得更有效率，因为我只支持最大位大小（20位（因此表的一个表），它产生2 ^ 20个符号，因此最多只有一百万个。）
对于排序我只使用移位操作使用发生器作为位掩码，并且不需要反转位顺序等。
表查找也可以用Java表示，将表存储为数组数组（有趣的是java文件有多大，没有编译器可以抱怨）。
此外，我发现有趣的是，由于比较表达了一种排序（我猜的是半阶），因此可以对符号进行排序，而不是映射映射比较索引的符号。通过比较两个索引，可以简单地对代码流进行排序而不会触及太多。通过同时存储第一个或前两个比较索引（16或32位），可以使用相同的霍夫曼代码对列表进行有效排序，从而对压缩字符串进行二进制排序，这使其成为压缩特定语言字符串的理想选择。