1.什麼是MTF
MTF(move-to-front)是一種資料編碼方式，用于提高資料壓縮技術效果。
在資料壓縮算法中，MTF可以作為一個額外的步驟。也就是說 ，可以先進行MTF編碼，在進行資料壓縮。
2.MTF基本原理
主要使用的是資料的”空間局部性“，也就是最近出現過的字元很可能在接下來的文本附近再次出現。
MTF的主要思想是：
（1）維護一個文本字元集大小的棧，“recently used symbols”(最近通路過的字元)，其中每個不同的字元在其中占一個位置，位置從0開始編号。
（2）掃描需要重新編碼的文本資料，對于每個掃描到的字元，使用該字元在“recently used symbols”中的index替換，并将該字元提到“recently used symbols”的棧頂位置(index為0的位置)。
(3)轉到(2)，直到文本掃描結束。
使用MTF，對于許多連續的、相同的字元，将被替換為多個0；最近使用過的字元，會被小的index替換；最近很久沒有使用過的字元，會被較大的index替換。MTF完成之後，文本就可以使用一串數字表示，如果文本資料具有較好的空間局部性，這些數字會很小，便于壓縮。
3.MTF圖解
(1)先建立字元集大小的棧，“recently used symbols”，這裡隻考慮26個小寫字母a~z。
recently used symbols：queue=（abcdefghijklmnopqrstuvwxyz）。
其中字元在棧中的位置表示該字元的index。起初，字元a的index為0，b的index為1，以此類推，z的index為25。
(2)掃描文本，如”bananaaa“。
編碼如下：
如上，bananaaa經MTF之後變成了list=(1,1,13,1,1,1,0,0)。MTF隻可逆的過程，隻要記錄下轉換之前的queue和轉換之後的list，就完全可以快速的回複原始文本資料。
解碼如下：
4.MTF資料轉換的使用
MTF轉換主要是利用空間局部性原理來減少資訊熵。因為最近通路的字元總是出現在“recently used symbols”的前面位置，如果字元的空間局部性較好，編碼之後就會出現很多小的數字，如”0“或”1“。然而，并不是所有的文本資料，都具有較好的局部相關性。
一個重要的應用就是基于Burrows–Wheeler transform壓縮算法。Burrows-Wheeler transform能将文本轉換為局部相關性很好的序列。
一般壓縮可以将文本先使用Burrows–Wheeler transform生成局部相關性很好的序列，再使用MTF減少資訊熵，最後再進行壓縮。
5.MTF轉換代碼執行個體
下面的代碼是對文本進行move-to-front資料編碼：