我正在努力在Swift中实现一种称为Huffman Coding的无损压缩算法。我从一个使用"1"和"0"的字符串的版本开始，但是后来了解到单个字符串，例如"0"本身占用了整个字节。现在，我已经将字符串转换为[UInt8]（请参见packBits func）。似乎有人通过编写最终可以重构的BitWriter和BitReader来实现它，但是我认为我的方法最终至少得到了相同的[UInt8]结果，这肯定减小了{{1 }}与文本字节相比，但是我需要存储要遍历的树以及用于解码的填充。由于HuffData.code func返回encode（包含所有三个结构），因此我注意到它的大小实际上大于我传递给编码的文本的大小。
例如，一个HuffData等于8959字节，编码为大约21099字节的总数据！其中2763是树，5050是代码，2是填充。我假设的其余部分来自该结构？为什么这些不加起来？
paragraph.utf8.count let huff = try? Huffman.encode(paragraph)
=总数据字节
我想了解为什么这些字节数不累加，而我的代码中的原因导致总数明显大于文本。我是否需要处理更大的文本才能看到真实的结果？我可以用内存效率更高的方式存储树，代码和填充吗？为什么总数不等于树+代码+填充？序列化数据会增加更多字节吗？感谢您的建议！
huff.count答案 0 :(得分：0)
您正在使用一个Uint8 = 1字节=每位8位来编码位序列。因此，您的“压缩”程度比需要的要差8倍。
首先创建一个数据结构，每个字节可以存储8位。