深入理解Burrows-Wheeler变换（使用Rust语言实现高效字符串压缩）

用Rust实现BWT编码

下面我们将一步步用Rust语言编写BWT编码函数。首先，确保你已安装Rust（可通过rust-lang.org获取）。

步骤1：生成所有循环移位

对于字符串 s，我们需要生成它的所有循环移位。例如，"banana" 的循环移位包括："banana", "ananab", "nanaba" 等。

fn generate_rotations(s: &str) -> Vec<String> {    let n = s.len();    let mut rotations = Vec::with_capacity(n);    for i in 0..n {        let rotated = format!("{}{}", &s[i..], &s[..i]);        rotations.push(rotated);    }    rotations}

步骤2：对移位进行排序并提取最后一列

将所有移位按字典序排序，然后取每行最后一个字符组成BWT结果。

fn bwt_encode(s: &str) -> String {    // 添加结束符（通常用不可见字符，这里简化用'$'）    let input = format!("{}$", s);        // 生成所有循环移位    let mut rotations = generate_rotations(&input);        // 字典序排序    rotations.sort();        // 提取每行最后一个字符    let bwt_result: String = rotations        .iter()        .map(|rot| rot.chars().last().unwrap())        .collect();        bwt_result}

完整示例与测试

将上述代码整合，并测试 "banana"：

fn main() {    let original = "banana";    let bwt = bwt_encode(original);    println!("原始字符串: {}", original);    println!("BWT结果: {}", bwt);    // 输出: BWT结果: annb$aa}

注意：我们添加了结束符 '$'（实际应用中常用不可打印字符），以确保变换可逆。观察输出 annb$aa，可以看到多个 'a' 被聚集在一起——这正是BWT为字符串处理带来的优势！

为什么BWT对数据压缩很重要？

BWT本身不减少数据量，但它通过重排字符使相同字符连续出现，极大提升了后续压缩算法（如Run-Length Encoding）的效率。这也是许多现代压缩工具（如bzip2）采用BWT的原因。

小结

通过本教程，你已掌握如何用Rust语言实现Burrows-Wheeler变换。关键点包括：

• 生成字符串的所有循环移位
• 对移位进行字典序排序
• 提取排序后矩阵的最后一列作为BWT结果

BWT是数据压缩算法中的经典技术，结合Rust的安全性和性能，非常适合处理大规模字符串处理任务。动手试试吧！