iEntropy for iPhone

描述

信息源的熵是对传输信息的不确定性或意外性的度量。如果我们的源发送一组符号（称为“源字母表”），当所有符号都是独立的（没有相关性）和具有相同的概率（等概率）。在这种情况下，源的熵等于1，因为接收者无法预测源发送的符号。文本源没有独立或等概率的符号。因此，我们可以预测不完整文本中的一些字母或单词。此外，这种类型的源可以使用编码和压缩数据算法进行压缩。霍夫曼编码（David A. Huffman，1925-1999）是一种熵编码算法，用于基于将短二进制码分配给高概率符号的无损数据压缩反之亦然。有了这个应用程序，您可以使用不同的文本源生成霍夫曼编码，以查看文本源大小的减少。输入您自己的文本，按下文本源按钮并生成您自己的霍夫曼概率树来研究这种数据压缩算法。