1.什么是MTF
MTF(move-to-front)是一种数据编码方式，用于提高数据压缩技术效果。
在数据压缩算法中，MTF可以作为一个额外的步骤。也就是说
，可以先进行MTF编码，在进行数据压缩。
2.MTF基本原理
主要使用的是数据的”空间局部性“，也就是最近出现过的字符很可能在接下来的文本附近再次出现。
MTF的主要思想是：
（1）维护一个文本字符集大小的栈，“recently
used symbols”(最近访问过的字符)，其中每个不同的字符在其中占一个位置，位置从0开始编号。
（2）扫描需要重新编码的文本数据，对于每个扫描到的字符，使用该字符在“recently used
symbols”中的index替换，并将该字符提到“recently used symbols”的栈顶位置(index为0的位置)。
(3)转到(2)，直到文本扫描结束。
使用MTF，对于许多连续的、相同的字符，将被替换为多个0；最近使用过的字符，会被小的index替换；最近很久没有使用过的字符，会被较大的index替换。MTF完成之后，文本就可以使用一串数字表示，如果文本数据具有较好的空间局部性，这些数字会很小，便于压缩。
3.MTF图解
(1)先建立字符集大小的栈，“recently used symbols”，这里只考虑26个小写字母a~z。
recently used
symbols：queue=（abcdefghijklmnopqrstuvwxyz）。
其中字符在栈中的位置表示该字符的index。起初，字符a的index为0，b的index为1，以此类推，z的index为25。
(2)扫描文本，如”bananaaa“。
编码如下：
如上，bananaaa经MTF之后变成了list=(1,1,13,1,1,1,0,0)。MTF只可逆的过程，只要记录下转换之前的queue和转换之后的list，就完全可以快速的回复原始文本数据。
解码如下：
4.MTF数据转换的使用
MTF转换主要是利用空间局部性原理来减少信息熵。因为最近访问的字符总是出现在“recently used
symbols”的前面位置，如果字符的空间局部性较好，编码之后就会出现很多小的数字，如”0“或”1“。然而，并不是所有的文本数据，都具有较好的局部相关性。
一个重要的应用就是基于Burrows–Wheeler transform压缩算法。Burrows-Wheeler
transform能将文本转换为局部相关性很好的序列。
一般压缩可以将文本先使用Burrows–Wheeler transform生成局部相关性很好的序列，再使用MTF减少信息熵，最后再进行压缩。
5.MTF转换代码实例
下面的代码是对文本进行move-to-front数据编码：
1 #include <iostream>
2 #include <algorithm>
3 #include <string>
4 #include <list>
5 using namespace std;
6
7 int MTF_transform(const string &text,int* result_MTF,list<char> &mylist){
8 list<char>::iterator it;
9 for(int i=0;i<text.size();i++){
10 it=find(mylist.begin(), mylist.end(),text[i]); ///查找当前字符
11 result_MTF[i]=distance(mylist.begin(),it); ///保存当前字符在mylist中的索引
12 mylist.erase(it); ///删除元素
13 mylist.push_front(text[i]); ///把当然元素添加到index为0的位置
14 }
15 return 0;
16 }
17
18 int main(int argc,char* argv[])
19 {
20 string text = "bananaaa";
21 int *result_MTF = new int[text.size()];
22 list<char> mylist;
23 for(int i=0;i<26;i++){
24 mylist.push_back(‘a‘+i);
25 }
26
27 MTF_transform(text,result_MTF,mylist);
28 for(int i=0;i<text.size();i++){
29 cout<<result_MTF[i]<<" ";
30 }
31 delete [] result_MTF;
32 return 0;
33 }
参考：http://en.wikipedia.org/wiki/Move-to-front_transform
额外阅读：http://en.wikipedia.org/wiki/Least_Recently_Used#LRU
MTF(Move-to-front transform)数据转换,布布扣,bubuko.com