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      <title>Árvore de Huffman by Hícaro Dânrlley</title>
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      <description></description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2023-09-12 02:48:21 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2024-10-23 14:13:29 UTC</lastBuildDate>
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         <title></title>
         <author>hdanrlley1</author>
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         <description><![CDATA[<div>A aplicação mais&nbsp;comum da árvore de Huffman: Compressão de textos&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-14 13:47:38 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>hdanrlley1</author>
         <link>https://padlet.com/hdanrlley1/xlt5utbtfk7sedaz/wish/2705936697</link>
         <description><![CDATA[<div>Outra aplicação comum da árvore de Huffman baseado em um estudo da Universidade de Stanford no ano de 2009: Compressão de áudio</div>]]></description>
         <enclosure url="https://ccrma.stanford.edu/~kapilkm/422/Audio%20Compression%20using%20Entropy%20Coding%20and%20PNS-1.pdf" />
         <pubDate>2023-09-15 13:36:13 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>hdanrlley1</author>
         <link>https://padlet.com/hdanrlley1/xlt5utbtfk7sedaz/wish/2706002931</link>
         <description><![CDATA[<div>Vídeo criado para exemplificar passo-a-passo como funciona a compressão de texto com a árvore de Huffman através da compressão da palavra "abacate".</div>]]></description>
         <enclosure url="https://www.youtube.com/watch?v=f-X4D1ZVdNo" />
         <pubDate>2023-09-15 14:18:29 UTC</pubDate>
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      <item>
         <title></title>
         <author>cleyfaneauanny1</author>
         <link>https://padlet.com/hdanrlley1/xlt5utbtfk7sedaz/wish/2707551197</link>
         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2023-09-17 17:27:54 UTC</pubDate>
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         <title>Implementação no Colab junto com a explicação do código</title>
         <author>cleyfaneauanny1</author>
         <link>https://padlet.com/hdanrlley1/xlt5utbtfk7sedaz/wish/2707553012</link>
         <description><![CDATA[]]></description>
         <enclosure url="https://colab.research.google.com/drive/1RVKTvIM3kebAjoZ5iBNmKKSAH2GKRVCz?usp=sharing" />
         <pubDate>2023-09-17 17:30:43 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title>O que é:</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Apresentação que aborda uma visão geral do assunto:<br>- Conceitos<br>- Métricas<br>- Terminologia&nbsp;<br>- Implementação</div>]]></description>
         <enclosure url="https://airtonbjunior.github.io/mestrado/analysis-algorithms/presentation/huffman-tree.pdf" />
         <pubDate>2023-09-17 18:17:06 UTC</pubDate>
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         <title>Breve Contexto Histórico</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Em 1951, David A. Huffman e seus colegas da disciplina Teoria da Informação no MIT se depararam com a escolha entre escrever uma monografia ou fazer um exame final como parte de seu curso. Seu professor, Robert M. Fano, lhes atribuiu a tarefa de encontrar a codificação binária mais eficiente. Huffman, inicialmente incapaz de provar que qualquer código que ele havia desenvolvido era o mais eficiente, estava prestes a começar a se preparar para o exame final.</div><div>No entanto, em um momento de insight, Huffman teve a ideia de utilizar uma abordagem baseada em uma árvore binária que levaria em consideração as frequências relativas dos caracteres. Isso permitiria a ele demonstrar a eficiência de sua codificação de maneira convincente.</div><div>Graças a essa ideia inovadora, Huffman foi capaz de criar um código binário mais eficiente do que aquele desenvolvido por seu próprio professor, que era um renomado especialista em Teoria da Informação e tinha colaborado com o pioneiro dessa área, Claude Shannon. A abordagem de Huffman envolveu a construção da árvore de codificação binária de baixo para cima, ao contrário do método top-down usado na Codificação de Shannon-Fano.</div><div>Essa realização de Huffman representou um avanço significativo na área da compressão de dados e contribuiu para o desenvolvimento de técnicas de codificação eficientes que são amplamente usadas até hoje.<br><br><strong>Em anexo temos o artigo: </strong><em>A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes</em>, desenvolvido por David A. Huffman, em 1952.</div>]]></description>
         <enclosure url="https://padlet-uploads.storage.googleapis.com/2142485113/1f5debf0cd779e3c1bdf7676d32a977a/A_Method_for_the_Construction_of_Minimum_Redundancy_Codes.pdf" />
         <pubDate>2023-09-17 18:21:23 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>cleyfaneauanny1</author>
         <link>https://padlet.com/hdanrlley1/xlt5utbtfk7sedaz/wish/2707589178</link>
         <description><![CDATA[<div>Note que o algoritmo pode ser facilmente implementado em tempo Θ(n 2 ) no pior caso: existem Θ(n) chamadas recursivas pois essa é a quantidade total de uniões que faremos, e uma chamada pode levar tempo Θ(n) para encontrar os dois símbolos de menor frequência (procurando-os de maneira simples dentre todos os disponíveis). Uma forma de melhorar esse tempo é usando uma estrutura de dados apropriada. Note que a operação que mais leva tempo é a de encontrar os dois símbolos de menor frequência. Assim, podemos usar a estrutura heap, que fornece remoção do elemento de maior prioridade (no caso, o de menor frequência) em tempo O(log n) sobre um conjunto de n elementos. Ela também fornece inserção em tempo O(log n), o que precisa ser feito quando o novo símbolo é criado e sua frequência definida como a soma das frequências dos símbolos anteriores. Assim, o tempo total do algoritmo melhora para Θ(n log n) no pior caso.&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-17 18:25:11 UTC</pubDate>
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         <title>Vídeo-aula</title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/hdanrlley1/xlt5utbtfk7sedaz/wish/2707593085</link>
         <description><![CDATA[<div>Vídeo-aula que explica:</div><ul><li>&nbsp;O que é e como funciona uma Trie, assunto importante para entender a árvore de Huffman.</li><li>O que é e como funciona&nbsp;o Algoritmo de Huffman.</li></ul>]]></description>
         <enclosure url="https://youtu.be/h_p4OC414iE" />
         <pubDate>2023-09-17 18:31:09 UTC</pubDate>
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         <title>Gif</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Gif que ilustra o funcionamento do algoritmo de Huffman.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-17 18:38:44 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>cleyfaneauanny1</author>
         <link>https://padlet.com/hdanrlley1/xlt5utbtfk7sedaz/wish/2707630501</link>
         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2023-09-17 19:30:20 UTC</pubDate>
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         <title>Elsevier Computer Science</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Um código em cadeia eficiente com codificação Huffman - 2004</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-17 22:18:59 UTC</pubDate>
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         <title>International Conference on Innovative Computing Technology</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Comparação de desempenho da codificação Huffman eCodificação Dupla Huffman - 2016</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-17 22:21:36 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title></title>
         <author></author>
         <link>https://padlet.com/hdanrlley1/xlt5utbtfk7sedaz/wish/2707714300</link>
         <description><![CDATA[<div>Código de Huffman está morto? (Ano não disponível)</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-17 22:23:13 UTC</pubDate>
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         <title>Inserção</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>No processo de inserção na árvore, o passo é feito no processo de "encoding", onde cada letra da palavra em questão é inserida em um dicionário que corresponde a um valor inteiro com a frequência da letra na palavra.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-18 16:42:57 UTC</pubDate>
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         <title>Busca</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Para realizar a busca na árvore de Huffman, é possível realizar a busca em profundidade na árvore da forma a seguir.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-18 16:43:18 UTC</pubDate>
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