最近可能又是闲着没事干了，就想做点东西，想着还没用JAVA弄过数据结构，之前搞过算法，就试着写写哈夫曼压缩了。
本以为半天就能写出来，结果，踩了无数坑，花了整整两天时间！！orz。。。不过这次踩坑，算是又了解了不少东西，更觉得在开发中学习是最快的了。
话不多说，进入正题
首先先来讲讲哈夫曼树
哈夫曼树属于二叉树，即树的结点最多拥有2个孩子结点。若该二叉树带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。
哈夫曼树的构造
假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：
(1) 将w1、w2、…，wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；
(2) 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和；
(3)从森林中删除选取的两棵树，并将新树加入森林；
(4)重复(2)、(3)步，直到森林中只剩一棵树为止，该树即为所求得的哈夫曼树。
哈夫曼编码
在数据通信中，需要将传送的文字转换成二进制的字符串，用0，1码的不同排列来表示字符。例如，需传送的报文为“HELLO WORLD”，这里用到的字符集为“D,E,H,L,O,R,W”，各字母出现的次数为{1,1,1,3,2,1,1}。现要求为这些字母设计编码。要区别7个字母，最简单的二进制编码方式是等长编码，固定采用3位二进制，可分别用000、001、010、011、100、101、110对“D,E,H,L,O,R,W”进行编码发送，当对方接收报文时再按照三位一分进行译码。显然编码的长度取决报文中不同字符的个数。若报文中可能出现26个不同字符，则固定编码长度为5。然而，传送报文时总是希望总长度尽可能短。在实际应用中，各个字符的出现频度或使用次数是不相同的，如A、B、C的使用频率远远高于X、Y、Z，自然会想到设计编码时，让使用频率高的用短编码，使用频率低的用长编码，以优化整个报文编码。
此时D->0000 E->0001 W->001 H->110 R->111 L->01 0->02
固定三位时编码长度为30，而时候哈夫曼编码后，编码长度为27，很明显长度缩小了，得到优化。
下面就是代码实现
HuffmanCompress.java
package 哈夫曼;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.PriorityQueue;
public class HuffmanCompress {
private PriorityQueue<HufTree> queue = null;
public void compress(File inputFile, File outputFile) {
Compare cmp = new Compare();
queue = new PriorityQueue<HufTree>(12, cmp);
// 映射字节及其对应的哈夫曼编码
HashMap<Byte, String> map = new HashMap<Byte, String>();
int i, char_kinds = 0;
int char_tmp, file_len = 0;
FileInputStream fis = null;
FileOutputStream fos = null;
DataOutputStream oos = null;
HufTree root = new HufTree();
String code_buf = null;
// 临时储存字符频度的数组
TmpNode[] tmp_nodes = new TmpNode[256];
for (i = 0; i < 256; i++) {
tmp_nodes[i] = new TmpNode();
tmp_nodes[i].weight = 0;
tmp_nodes[i].Byte = (byte) i;
}
try {
fis = new FileInputStream(inputFile);
fos = new FileOutputStream(outputFile);
oos = new DataOutputStream(fos);
/*
* 统计字符频度，计算文件长度
*/
while ((char_tmp = fis.read()) != -1) {
tmp_nodes[char_tmp].weight++;
file_len++;
}
fis.close();
// 排序，将频度为0的字节放在最后，同时计算除字节的种类，即有多少个不同的字节
Arrays.sort(tmp_nodes);
for (i = 0; i < 256; i++) {
if (tmp_nodes[i].weight == 0) {
break;
}
HufTree tmp = new HufTree();
tmp.Byte = tmp_nodes[i].Byte;
tmp.weight = tmp_nodes[i].weight;
queue.add(tmp);
}
char_kinds = i;
if (char_kinds == 1) {
oos.writeInt(char_kinds);
oos.writeByte(tmp_nodes[0].Byte);
oos.writeInt(tmp_nodes[0].weight);
} else {
// 建树
createTree(queue);
root = queue.peek();
// 生成哈夫曼编码
hufCode(root, "", map);
// 写入字节种类
oos.writeInt(char_kinds);
for (i = 0; i < char_kinds; i++) {
oos.writeByte(tmp_nodes[i].Byte);
oos.writeInt(tmp_nodes[i].weight);
}
oos.writeInt(file_len);
fis = new FileInputStream(inputFile);
code_buf = "";
while ((char_tmp = fis.read()) != -1) {
code_buf += map.get((byte) char_tmp);
while (code_buf.length() >= 8) {
char_tmp = 0;
for (i = 0; i < 8; i++) {
char_tmp <<= 1;
if (code_buf.charAt(i) == ‘1‘)
char_tmp |= 1;
}
oos.writeByte((byte) char_tmp);
code_buf = code_buf.substring(8);
}
}
// 最后编码长度不够8位的时候，用0补齐
if (code_buf.length() > 0) {
char_tmp = 0;
for (i = 0; i < code_buf.length(); ++i) {
char_tmp <<= 1;
if (code_buf.charAt(i) == ‘1‘)
char_tmp |= 1;
}
char_tmp <<= (8 - code_buf.length());
oos.writeByte((byte) char_tmp);
}
oos.close();
fis.close();
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void extract(File inputFile, File outputFile) {
Compare cmp = new Compare();
queue = new PriorityQueue<HufTree>(12, cmp);
int i;
int file_len = 0;
int writen_len = 0;
FileInputStream fis = null;
FileOutputStream fos = null;
DataInputStream ois = null;
int char_kinds = 0;
HufTree root=new HufTree();
byte code_tmp;
try {
fis = new FileInputStream(inputFile);
ois = new DataInputStream(fis);
fos = new FileOutputStream(outputFile);
char_kinds = ois.readInt();
// 字节只有一种
if (char_kinds == 1) {
code_tmp = ois.readByte();
file_len = ois.readInt();
while ((file_len--) != 0) {
fos.write(code_tmp);
}
} else {
for (i = 0; i < char_kinds; i++) {
HufTree tmp = new HufTree();
tmp.Byte = ois.readByte();
tmp.weight = ois.readInt();
System.out.println("Byte: "+tmp.Byte+" weight: "+tmp.weight);
queue.add(tmp);
}
createTree(queue);
file_len = ois.readInt();
root = queue.peek();
while (true) {
code_tmp = ois.readByte();
for (i = 0; i < 8; i++) { //这里为什么是&128呢？ //我们是按编码顺序走的，1向右，0向左，对于一串byte编码有8位，那最高位就是2^7，就是128 //所以通过位运算来判断该位是0还是1 //之前我想错了，从后面开始走，结果乱码，压缩在这块也卡了好久orz
if ((code_tmp&128)==128) {
root = root.rchild;
} else {
root = root.lchild;
}
if (root.lchild == null && root.rchild == null) {
fos.write(root.Byte);
++writen_len;
if (writen_len == file_len)
break;
root = queue.peek();
}
code_tmp <<= 1;
}
if (writen_len == file_len)
break;
}
}
fis.close();
fos.close();
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
public void createTree(PriorityQueue<HufTree> queue) {
while (queue.size() > 1) {
HufTree min1 = queue.poll();
HufTree min2 = queue.poll();
System.out.print(min1.weight + " " + min2.weight + " ");
HufTree NodeParent = new HufTree();
NodeParent.weight = min1.weight + min2.weight;
NodeParent.lchild = min1;
NodeParent.rchild = min2;
queue.add(NodeParent);
}
}
public void hufCode(HufTree root, String s, HashMap<Byte, String> map) {
if (root.lchild == null && root.rchild == null) {
root.code = s;
System.out.println("节点" + root.Byte + "编码" + s);
map.put(root.Byte, root.code);
return;
}
if (root.lchild != null) {
hufCode(root.lchild, s + ‘0‘, map);
}
if (root.rchild != null) {
hufCode(root.rchild, s + ‘1‘, map);
}
}
}
Compare.java
package 哈夫曼;
import java.util.Comparator;
public class Compare implements Comparator<HufTree>{
@Override
public int compare(HufTree o1, HufTree o2) {
if(o1.weight < o2.weight)
return -1;
else if(o1.weight > o2.weight)
return 1;
return 0;
}
}
这里涉及到JAVA中优先对列的重载排序，我之前一直按照C++中的重载来写，结果发现发现压缩后的大小是原文件的3倍！！！！然后还一直以为是压缩过程的问题，疯狂看压缩过程哪里错了，最后输出了下各字符的编码才发现问题，耗了我整整一天TAT。。附上一个对优先队列重载讲解的链接https://blog.csdn.net/u013066244/article/details/78997869
HufTree.java
package 哈夫曼;
public class HufTree{
public byte Byte; //以8位为单元的字节
public int weight;//该字节在文件中出现的次数
public String code; //对应的哈夫曼编码
public HufTree lchild,rchild;
}
//统计字符频度的临时节点
class TmpNode implements Comparable<TmpNode>{
public byte Byte;
public int weight;
@Override
public int compareTo(TmpNode arg0) {
if(this.weight < arg0.weight)
return 1;
else if(this.weight > arg0.weight)
return -1;
return 0;
}
}
test.java
package 哈夫曼;
import java.io.File;
public class test {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
HuffmanCompress sample = new HuffmanCompress();
// File inputFile = new File("C:\\Users\\long452a\\Desktop\\opencv链接文档.txt");
// File outputFile = new File("C:\\Users\\long452a\\Desktop\\opencv链接文档.rar");
// sample.compress(inputFile, outputFile);
File inputFile = new File("C:\\Users\\long452a\\Desktop\\opencv链接文档.rar");
File outputFile = new File("C:\\Users\\long452a\\Desktop\\opencv链接文档1.txt");
sample.extract(inputFile, outputFile);
}
}
原文地址：https://www.cnblogs.com/csu-lmw/p/9655573.html
时间： 2024-10-14 03:32:30