23: Entropie und Codierungsbäume im Kontext der Quellencodierung

0:00:00 Starten 0:00:42 Thema dieses Kapitels 0:04:32 Information 0:09:03 Wiederholung: Rechenregeln Logarithmus 0:11:49 Entropie 0:13:45 Bemerkungen zur Entropie 0:15:22 Entropie einer Münze mit Wkt p für Zahl 0:16:01 (Platzsparende) Codierungen 0:16:48 Codierungsbäume 0:19:51 Beispiel 0:20:57 Präfix-Codes 0:21:43 Beispiel 0:23:16 Quellencodierungstheorem 0:24:48 Quellencodierungstheorem-Beweis 0:34:37 Shannon-Fano Codierung 0:37:33 Codierungsbaum Shannon-Fano 0:37:46 Bemerkung 0:38:17 Beispiel: Shannon-Fano Codierung 0:38:36 Beispiel: Huffman-Codierung 0:40:41 Huffman-Codierung 0:41:28 Optimalität der Huffman-Codierung 0:41:37 Vorbereitendes Lemma 0:42:44 Vorbreitendes Lemma: Beweis 0:47:00 Beweis-Induktionsschluss 0:51:00 Nachteile der Huffman-Codierung 0:52:49 Lauflängenkodierung 0:59:53 Succinct Datenstrukturen 1:05:59 Bitvektoren mit Zugriff und Rank Operation 1:14:23 Komprimierte Datenstrukturen 1:16:32 Komprimierte Datenstrukturen: Wavelet Tree 1:26:49 Elias-Fano Kodierung Dozent: Dr. rer. nat. Simon Gog | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST http://webcast.kit.edu