同じ文章を、短く記録する
文字の偏りや繰り返しを使って、データを別の書き方に変える道具です。
やってみよう「偏りのある例」と「ばらばらの例」を比べよう。
どこを見る？ 「符号だけ」と「辞書込み」のサイズを分けて見ます。
なぜ、そうなる？
ハフマン符号では、よく出る文字に短い0・1の並びを割り当てます。読み間違えないように符号を作るので、元の文章へ戻せます。
ただし、短い符号だけを渡しても、その読み方が分かりません。辞書や管理情報も必要なので、短い文章では圧縮後のほうが大きくなる場合があります。RLEは、同じ文字が続く回数をまとめる別の方法です。
ひとことで
短く書けても、読み方の情報を足すと小さくなるとは限らない。結果だけでなく、操作の前後で何が変わったかを説明してみましょう。
ことばを確認する
- ビット
- 0か1で表す情報の単位。8ビットで1バイト。
- ハフマン符号
- 出現回数を使って、長さの違う符号を作る方法。
- RLE
- 同じ記号の連続を「記号と回数」でまとめる方法。
計算のしくみと、この模型の限界
ZIPを作るツールではありません。「辞書込み」はこの教材専用ATH1形式で実際に作成したバイト数です。文字はUnicodeコードポイント単位、元サイズはUTF-8で計算します。入力上限は160 UTF-16コード単位。RLEはATR1という明示した保存形式での計算例です。
ATH1 = 8バイトのヘッダー + 木と符号列を合わせて8ビット境界に詰めたデータ。木は枝1ビット、葉1+21ビット。RLE例 = 4バイト + 各組のUTF-8長・文字・回数（長さと回数はULEB128）。
出典・関連する記事
参照資料と、画面で計算する教材モデルは区別しています。情報の確認日：2026年9月22日。