Método de Burrows-Wheeler

O Método de Burrows-Wheeler , também conhecido pela sigla em inglês BWT, é um processamento estatístico de um bloco de dados que aumenta a redundância espacial, facilitando a aplicação de técnicas de compressão de dados.

Diferentemente de outras técnicas usadas para compressão de dados que trabalham com um fluxo contínuo de bytes tratados um a um, o método de Burrows-Wheeler trabalha com blocos geralmente grandes de dados que são processados em conjunto antes de serem comprimidos.

Funcionamento

A teoria por trás do método de Burrows-Wheeler é que, dado um símbolo presente no bloco de dados, há uma grande probabilidade desse símbolo ser sempre precedido do mesmo conjunto de símbolos. Por exemplo, na língua inglesa: a letra "H" tem maior probabilidade de ser precedida pela letra "T" do que por qualquer outra letra. Usando este princípio, o método tenta construir uma seqüência de caracteres L que satisfaça as seguintes condições:^[1]

Qualquer região de L tende a apresentar uma concentração de apenas poucos símbolos. Isso permite que L seja facilmente comprimido por técnicas de move-to-front e RLE.
É possível reconstruir o bloco de dados original com pouca ou nenhuma informação adicional.

A forma como o método de Burrows-Wheeler atinge este objetivo é a seguinte: em primeiro lugar, constrói-se uma matriz n x n onde n é o tamanho do bloco a ser comprimido. Esta matriz é preenchida na primeira linha com o bloco original; na segunda linha com o bloco rotacionado a esquerda de uma posição; na terceira linha com o bloco rotacionado de 2 posições, e assim por diante, até termos na última linha o bloco rotacionado de n-1 posições. O exemplo abaixo demonstra o processo:

a_asa_da_casa
_asa_da_casaa
asa_da_casaa_
sa_da_casaa_a
a_da_casaa_as
_da_casaa_asa
da_casaa_asa_
a_casaa_asa_d
_casaa_asa_da
casaa_asa_da_
asaa_asa_da_c
saa_asa_da_ca
aa_asa_da_cas

O segundo passo é agora reordenar esta matriz em ordem lexicográfica, obtendo então a seguinte matriz:

 0: _asa_da_casaa
 1: _casaa_asa_da
 2: _da_casaa_asa
 3: a_asa_da_casa <- linha original
 4: a_casaa_asa_d
 5: a_da_casaa_as
 6: aa_asa_da_cas
 7: asa_da_casaa_
 8: asaa_asa_da_c
 9: casaa_asa_da_
10: da_casaa_asa_
11: sa_da_casaa_a
12: saa_asa_da_ca

Desta nova matriz podemos preencher as condições dadas mais acima com apenas duas informações: a última coluna, que preenche a condição 1, e o número I da linha que corresponde ao bloco original (neste caso, a linha 3, pois iniciamos a contagem em 0). Podemos ver que na última coluna desta nova matriz os simbolos "a" e "_" se acumularam em uma parte específica da matriz. Em um bloco de tamanho maior, este efeito é ainda mais acentuado, melhorando ainda mais a eficiência dos métodos de compressão.

Os dados que precisamos comprimir então são a linha L = "aaaadss_c__aa" e o número I = 3

Operação reversa

Reconstruir a primeira coluna da matriz ordenada a partir dos dados comprimidos (a última coluna e o número da linha original) é um processo fácil: basta reordenar a linha L que acabamos de descomprimir, obtendo assim "___aaaaaacdss". Durante este processo de reordenação, construímos um novo vetor que mapeia as posições da letra na L antiga para a sua respectiva posição na cadeia ordenada. Por exemplo, a primeira posição da cadeia, letra "a" se encontra na posição 3 da cadeia ordenada, a segunda letra "a" se encontra na posição 4 da cadeia ordenada, e assim por diante, obtendo-se então o vetor T = (3,4,5,6,10,11,12,0,9,1,2,7,8).

Com este vetor T e o valor I armazenado junto com a cadeia comprimida podemos então reconstruir a cadeia original S pela seguinte fórmula: $S[n-1-i]\gets L[T^{i}[I]],$ para $i=0,1,...,n-1$ onde $T^{0}[j]=j,$ e $T^{i+1}[j]=T[T^{i}[j]].$

A reconstrução dos primeiros elementos da cadeia original fica então sendo:

$i=0\Rightarrow S[13-1-0]=L[T^{0}[I]]=L[T^{0}[3]]=L[3]={\mbox{a}},$

$i=1\Rightarrow S[13-1-1]=L[T^{1}[I]]=L[T[T^{0}[I]]]=L[T[3]]=L[6]={\mbox{s}}...$

Aplicações

O método de Burrows-Wheeler foi difundido principalmente pelo utilitário de compactação de dados bzip2.

Exemplo de implementação

# !/usr/bin/python
# coding: utf-8

import sys

class bwt_encoder:
    """
        Transforma um bloco de caracteres em uma seqüência
        mais facilmente comprimível usando o método de
        Burrows-Wheeler, de acordo com o descrito em

    """
    def get_permutations(self, str):
        """
            Cria as permutações de um bloco que são
            necessárias ao BWT.
        """
        ret = []
        for i in range(0, len(str)):
            ret = ret + [str[i:] + str[0:i]]
        return ret
    def encode(self, str):
        """
            A "codificação" corresponde simplesmente a se
            selecionar a última coluna da matriz de
            permutações ordenadas lexicograficamente,
            além de informar a posição da cadeia original
            nesta matriz de permutações.
        """
        perms = self.get_permutations(str)
        perms.sort()
        last_column = ''
        for line in perms:
            last_column = last_column + line[len(line)-1]
        index = 0
        for index in range(0, len(perms)):
            if perms[index] == str:
                break
        return (index, last_column)

class bwt_decoder:
    """
        Faz a transformação reversa da
        descrita em bwt_encode.
    """
    def get_indexes(self, str, sorted):
        """
            Os índices mapeiam cada símbolo da cadeia
            "codificada" com os símbolos da cadeia
            ordenada. Esta lista de índices é o
            elemento essencial na transformação reversa.
        """
        used_pos = dict()
        indexes = []
        for i in range(0, len(str)):
            for j in range(0, len(sorted)):
                if sorted[j] == str[i] and (not used_pos.has_key(j)):
                    used_pos[j] = True
                    indexes = indexes + [j]
                    break
        return indexes
    def decode(self, str, index):
        """
            Usando a lista de índices calculadas no método
            get_indexes e o índice correspondentes a linha
            original na matriz, reconstruímos a linha
            original, que corresponde ao arquivo decodificado.
        """
        sorted = [str[i] for i in range(0, len(str))]
        sorted.sort()
        indexes = self.get_indexes(str, sorted)
        ret = ''
        T = index
        for i in range(0, len(str)):
            char = str[T]
            ret = char + ret
            T = indexes[T]
        return ret

if __name__ == "__main__":
    str = 'a_asa_da_casa'

# encode
    encoder = bwt_encoder()
    (index, last_column) = encoder.encode(str)
    print ('encoded:', index, last_column)

# decode
    decoder = bwt_decoder()
    decoded = decoder.decode(last_column, index)
    print ('decoded:', decoded)

Referências

↑ SALOMON, David (2000). Data Compression. The Complete Reference 2 ed. Nova Iorque: Springer. ISBN 0-387-95045-1 página 682.

[salomon-1] SALOMON, David (2000). Data Compression. The Complete Reference 2 ed. Nova Iorque: Springer. ISBN 0-387-95045-1 página 682.

[1]