Bij het comprimeren van tekstbestanden met veel herhalingen wil je een adaptief algoritme ontwikkelen dat zich dynamisch aanpast aan variërende datapatronen en omstandigheden. Hieronder volgt een uitgebreide uitleg en een ontwerpstrategie, inclusief geschikte datastructuren en optimalisaties. 1. Doelstellingen en vereisten - Maximale compressiesnelheid: Het algoritme moet snel werken, ideaal voor grote bestanden of real-time toepassingen. - Acceptabele compressieverhouding: De compressie mag niet te veel tijd kosten, maar moet nog steeds substantial zijn. - Aanpassing aan variërende patronen: Het algoritme moet effectief omgaan met verschillen in herhaling, frequenties en patronen binnen de data. - Efficiënt resourcegebruik: Beperkt gebruik van geheugen en CPU, vooral bij grote datasets. 2. Algoritme-ontwerp: Adaptieve, real-time compressie Een goede aanpak is een variatie van een adaptieve Huffman- of LZ77/LZ78-achtig algoritme, gecombineerd met dynamische data-structuren. 3. Kerncomponenten en datastructuren - **Frequentietabellen / Symbolenstatistieken**: Een dynamische structuur die de frequenties van symbolen bijhoudt (bijvoorbeeld een hash-tabel of array). - **Huffman-boom of -codes**: Voor het coderen van symbolen op basis van actuele frequenties. - **Sliding window**: Voor LZ-based methodes, om herhalingen binnen een recent gegevensblok te detecteren. - **Priority queue / heap**: Om snel de symbolen met de laagste frequentie te vinden voor herstructurering. - **Aanpasbare coderingstabel**: Om codes bij te werken zonder volledige hercodering. 4. Algoritme-implementatie en optimalisaties - **Dynamische frequentie-update**: Bij elke gelezen symbol of patroon wordt de frequentietabel aangepast, waardoor de coderingsstructuur meebeweegt met de datapatronen. - **On-the-fly herstructurering**: Wanneer de frequenties significant veranderen (bijvoorbeeld na een bepaald aantal symbolen), wordt de Huffman-boom opnieuw opgebouwd, maar niet bij elke verandering, om snelheid te behouden. - **Gebruik van een adaptieve coderingsmethode**: Bijvoorbeeld Adaptive Huffman of Arithmetic Coding, die zonder voorafgaande kennis werken. - **Stream-gebaseerde verwerking**: Verwerk gegevens in blokken of streams om geheugen te sparen en snelheid te verhogen. - **Optimalisatie van datastructuren**: - Gebruik van array- of heap-implementaties voor snel zoeken en bijwerken. - Slimme caching van veelgebruikte codes en frequenties. - **Patroonherkenning en LZ-achtig methodes**: - Implementeer een sliding window om herhalingen snel te detecteren. - Gebruik hash-tabellen om patronen snel te vinden en te vervangen door referenties. 5. Aanpassing aan variërende datapatronen - Bij hoge herhaling wordt de LZ-structuur dominant, waarbij herhalingen worden vervangen door referenties. - Bij minder herhaling wordt de adaptieve Huffman of arithmetic coding ingezet. - Het algoritme kan automatisch schakelen tussen deze methoden of ze combineren, afhankelijk van de datapatronen. 6. Samenvatting Het ontworpen algoritme combineert adaptieve symbolencodering met patroonherkenning via een sliding window, waarbij frequentiegegevens en codes voortdurend worden bijgewerkt. Dit zorgt voor snelle verwerking, goede compressieverhouding bij herhalingen, en aanpassingsvermogen aan veranderende datapatronen. Optimalisaties zoals caching, efficiënte datastructuren en heuristieken minimaliseren resourcegebruik en maximaliseren snelheid. Wil je een concrete pseudocode of implementatievoorbeeld?

### Beschrijving van het gegevenstype Je werkt met tekstbestanden die veel herhalingen bevatten. Dit kunnen bijvoorbeeld logbestanden, datasetdumps, of technische documenten zijn met repetitieve patronen (zoals headers, veelvoorkomende woorden, of herhalende sequenties). Dergelijke gegevens zijn ideaal voor compressie, omdat herhalingen voorspelbaarheid en redundantie introduceren. ### Compressiedoelen Je primaire doel is **maximale compressiesnelheid** met een **acceptabele compressieratio**. Je bent bereid iets in te leveren op de verhouding tussen originele en gecomprimeerde grootte, zolang de compressie maar zeer snel verloopt. Resourcegebruik (zoals CPU en geheugen) is ondergeschikt aan snelheid, maar extreme overhead moet worden vermeden. ### Adaptief compressiealgoritme ontwerp Gebaseerd op je eisen, is een **LZ77-gebaseerd algoritme met een hash-geoptimaliseerde zoekstrategie** de beste keuze. LZ77 is snel, eenvoudig te implementeren en uitstekend in het detecteren van herhalingen. We maken het adaptief door de zoekparameters dynamisch aan te passen aan de datapatronen. #### Kerncomponenten: 1. **Sliding window**: Houdt recent verwerkte data bij voor back-referenties. 2. **Hash-tabel**: Versnelt het zoeken naar matchende strings. 3. **Adaptieve mechanismen**: Pas de windowgrootte en hash-configuratie aan op basis van de input. #### Datastructuren: - **Sliding window (ringbuffer)**: Bevat de laatste `N` bytes aan data. Grootte instelbaar (bijv. 32KB tot 512KB). Een ringbuffer minimaliseert geheugenkopieën. - **Hash-tabel**: Een array van pointers of indices die fungeert als een zoekindex voor strings in het window. Elke hash-entry wijst naar de recentste positie van een 3-byte of 4-byte sequence (afhankelijk van de optimalisatie). - **Output buffer**: Sla gecomprimeerde tokens op (bijv. literals of (offset, length)-paren). #### Optimalisaties voor snelheid: - **Korte string matching**: Gebruik hashsleutels van 3 bytes (sneller dan 4 bytes, maar iets minder efficiënt) voor minimale overhead. - **Aanpasbare windowgrootte**: Start met een klein window (bijv. 8KB) voor snelle verwerking. Als veel herhalingen worden gedetecteerd, vergroot het window geleidelijk (bijv. tot 64KB) voor betere ratio. Verminder het window weer als herhalingen afnemen. - **Hash-collisiebeheer**: Gebruik lineair probing of gewoon overschrijven (bijv. altijd de recentste positie behouden) voor snelheid. - **Fast path voor literals**: Als geen match wordt gevonden binnen een paar stappen, codeer direct als literal zonder uitgebreid zoeken. - **Greedy parsing**: Neem de eerste de beste match van voldoende lengte (bijv. min. 2 bytes) in plaats van de langst mogelijke te zoeken. #### Adaptieve logica: - Houd een teller bij van het aantal matches per blok (bijv. per 512 bytes). - Als de matchfrequentie hoog is (>30%), vergroot het window om meer context te bieden. - Als de matchfrequentie laag is (<10%), verklein het window om zoeksnelheid te verhogen. - Pas de minimale matchlengte aan: verhoog naar 3 of 4 bytes bij hoge herhaling, verlaag naar 2 bytes bij weinig herhaling. #### Voorbeeldstroom: 1. Lees input in blokken (bijv. 4KB). 2. Voor elke byte in het blok: - Hash de volgende 3 bytes. - Zoek in de hash-tabel voor een match in het window. - Als match gevonden, codeer een (offset, length)-token. - Anders, codeer als literal. 3. Update de hash-tabel met de huidige positie. 4. Pas na elk blok de windowgrootte en hash-configuratie aan op basis van matchstatistieken. #### Valutaire compressie: De output bestaat uit tokens: - Literal: gevolgd door de byte. - Match: (offset, length), waarbij offset de afstand tot de match is en length de lengte. #### Implementatieoverwegingen: - Gebruik geen dynamische Huffman-codering (te traag), maar raw bytes voor tokens. - Voor extreme snelheid, vermijd extra coderingstappen (zoals entropy coding). - Multithreading is mogelijk per blok, maar dat voegt complexiteit toe. Dit ontwerp benadrukt snelheid door snelle hashing en aanpasbare zoekparameters, terwijl het toch een goede ratio haalt bij herhalende data.