Encoding 在移动到前端变换和BWT后应用游程长度变换是否有效？

我对编码还不熟悉，所以我正在努力理解基本知识。我遇到了一个描述无损文本压缩技术的文档，在这个文档中有一个图说明了它们的压缩工作原理。它是这样工作的：

Source -> BWT -> MTF -> RLT -> Proprietary Entropy Encoder

我不明白为什么他们会在移动到前端转换之后使用游程长度转换，这对我来说似乎并不有效。据我所知，MTF本身不会产生很多运行，因此使用RLT后记是没有用的

如果您能解释一下，我们将不胜感激

效率不高

这可能是一篇关于BWT的旧论文。当时，使用RLE（游程编码器）是提高速度的常用技巧。 RLE，顺便说一句，不仅在BWT之后使用，而且在BWT之前使用，以加速BWT阶段。 同样的逻辑也适用于熵编码器，但它不太可能提供这么多好处

如今，这种伎俩已经完全过时了。

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在BWT之前，您可能会发现某种LZP预处理，特别是对于长距离比赛（超出块大小），在速度提高方面与RLE的意图大致相同，但功能更强大。MTF也被完全取代，因为它过于CPU密集，成本也没有那么高。

BWT之后MTF的目标是缩小符号范围，这有利于熵编码。MTF将符号替换为其秩，由于BWT生成的重复，秩通常较小。由于MTF可能产生大量的0（这只是RLE的一种特殊情况，其中只有0的运行按长度进行编码），因此在此之后可以应用零长度编码

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请看一看实现示例。您可以使用带或不带MTF+ZLE的块编解码器运行块压缩器。

。这是有道理的。我仍然不明白使用MTF的意义。你觉得你能解释一下吗？奇怪的是这篇论文发表于2009年。是那篇论文的链接。也许你能发现我没有发现的东西？第2页描述了该方案。我认为学生（和他的老师）的重点更多地是关于BWT阶段之前的单词转换。事实上，此转换已针对许多其他压缩算法进行了测试。因此，他们只是重复使用了一个旧的BWT实现，Bzip2“照原样”来进行说明。MTF可替换为距离编码（DC）。虽然DC产生的输出通常比MTF+ZLE短，但熵编码后通常不正确。不过，我不知道是否有其他MTF的替代品。