哈夫曼编码

Posted 2020-11-22 kongmencang

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了哈夫曼编码相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

20182302 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》哈夫曼实践报告

课程：《程序设计与数据结构》
班级： 1823
姓名：孙嘉伟
学号：20182302
实验教师：王志强
实验日期：2019年11月22日
必修/选修：必修

1.实验内容

设有字符集：S={a,b,c,d,e，f,g,h,i,j,k,l,m,n.o.p.q,r,s,t,u,v,w,x,y,z}。

给定一个包含26个英文字母的文件，统计每个字符出现的概率，根据计算的概率构造一颗哈夫曼树。

并完成对英文文件的编码和解码。

要求：

（1）准备一个包含26个英文字母的英文文件（可以不包含标点符号等），统计各个字符的概率

（2）构造哈夫曼树

（3）对英文文件进行编码，输出一个编码后的文件

（4）对编码文件进行解码，输出一个解码后的文件

（5）撰写博客记录实验的设计和实现过程，并将源代码传到码云

（6）把实验结果截图上传到云班课

2. 实验过程及结果

第一步先构造一个结点类啦，定义字符、权值、左结点、右结点，进行哈夫曼编码。

public class HuffmanNode<T> implements        
Comparable<HuffmanNode<T>> {
private char data;字符
private double weight;权值
private HuffmanNode left;左结点
private HuffmanNode right;右结点
String code;哈夫曼编码
public HuffmanNode(char data, double weight){
  this.data = data;
  this.weight = weight;
  this.code ="";
}

第二步就是开始构造哈夫曼树了

 public static  HuffmanNode createTree(List<HuffmanNode> nodes) {
  只要nodes数组中有2个以上的节点
  while (nodes.size() > 1) {
      这个是将结点进行排序，这个实现，是在结点类中自己写了一个比较的方法
      Collections.sort(nodes);
      左侧编码为0，将左孩子定义为列表中的倒数第二个
      HuffmanNode left = nodes.get(nodes.size() - 1);
      右侧编码为1，右孩子为列表中的倒数第一个
      HuffmanNode right = nodes.get(nodes.size() - 2);
      他们的双亲结点就是他们的权值之和
      HuffmanNode parent = new HuffmanNode('无', left.getWeight() + right.getWeight());
      这里把双亲结点就放进去
      parent.setLeft(left);
      left.setCode("0");
      parent.setRight(right);
      right.setCode("1");
      删除权值最小的两个节点
      nodes.remove(left);
      nodes.remove(right);
      将新节点加入到集合中
      nodes.add(parent);
  }
  return nodes.get(0);

}

接下来我们就要考虑输出编码啦

  public static List<HuffmanNode> breadth(HuffmanNode root) {这里利用了广度优先遍历的内容
  List<HuffmanNode> list = new ArrayList<HuffmanNode>();
  Queue<HuffmanNode> queue = new ArrayDeque<HuffmanNode>();
   如果根结点存在，那么我们就将根放入列表中
  if (root != null) {
      queue.offer(root);
      root.getLeft().setCode(root.getCode() + "0");
      root.getRight().setCode(root.getCode() + "1");
  }

 如果队列不是空的，那么我们就队尾放进列表中
  while (!queue.isEmpty()) {
      list.add(queue.peek());
      HuffmanNode node = queue.poll();

      如果左子节点不为null，将它加入到队列
      if (node.getLeft() != null) {
          queue.offer(node.getLeft());
          node.getLeft().setCode(node.getCode() + "0");
      }
      如果右子节点不为null，将它加入到队列
      if (node.getRight() != null) {
          queue.offer(node.getRight());
          node.getRight().setCode(node.getCode() + "1");
      }
  }
  return list;
  }

最后进行测试

在文件中分别写出字符和哈夫曼的编码

通过循环的方式，对编码进行输出和解密

public static void main(String[] args) throws IOException {
  把字符集从文件中读出来，并保存在一个数组里
  File file = new File("C:\\Users\\hs\\Desktop\\javatest.txt");
  Reader reader = new FileReader(file);
  BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(reader);
  String temp = bufferedReader.readLine();

  char characters[] = new char[temp.length()];
  for (int i = 0; i < temp.length(); i++) {
      characters[i] = temp.charAt(i);
  }
  System.out.println("原字符集为：" + Arrays.toString(characters));
  double frequency[] = new double[27];//26个字母加空格
  int numbers = 0;//空格的个数
  for (int i = 0; i < characters.length; i++) {
      if (characters[i] == ' ') {
          numbers++;
      }
      frequency[26] = (float) numbers / characters.length;
  }
  System.out.println("字符集为");
  for (int j = 97; j <= 122; j++) {
      int number = 0;//给字母计数
      for (int m = 0; m < characters.length; m++) {
          if (characters[m] == (char) j) {
              number++;
          }
          frequency[j - 97] = (float) number / characters.length;
      }
      System.out.print((char) j + "，");
  }
  System.out.println("空格");
  System.out.println("每个字符的概率是" + "
" + Arrays.toString(frequency));
  double result = 0.0;
  for (int z = 0; z < 27; z++) {
      result += frequency[z];
  }
  System.out.println("总概率之和为" + result);

  List<HuffmanNode> nodes = new ArrayList<HuffmanNode>();
  for (int o = 97; o <= 122; o++) {
      nodes.add(new HuffmanNode((char) o, frequency[o - 97]));
  }
  nodes.add(new HuffmanNode(' ', frequency[26]));
  HuffmanNode root = HuffmanTree.createTree(nodes);
  System.out.println("哈夫曼树为：");
  System.out.println(breadth(root));
  对英文文件进行编码，输出一个编码后的文件
  String result1 = "";

  List<HuffmanNode> temp1 = breadth(root);

  for (int i = 0; i < characters.length; i++) {
      for (int j = 0; j < temp1.size(); j++) {

          if (characters[i] == temp1.get(j).getData()) {
              result1 += temp1.get(j).getCode();
          }
      }
  }
  System.out.println("对文件进行编码后的结果为：");
  System.out.println(result1);
  File file2 = new File("C:\\Users\\hs\\Desktop\\result1.txt);
  Writer writer = new FileWriter(file2);
  writer.write(result1);
  writer.close();e

  对英文文件进行解码，输出一个解码后的文件
  List<String> newlist = new ArrayList<>();
  for(int m=0;m < temp1.size();m++)
  {
      if(temp1.get(m).getData()!='无')
          newlist.add(String.valueOf(temp1.get(m).getData()));
  }
  System.out.println("字符："+newlist);

  List<String> newlist1 = new ArrayList<>();
  for(int m=0;m < temp1.size();m++)
  {
      if(temp1.get(m).getData()!='无')
          newlist1.add(String.valueOf(temp1.get(m).getCode()));
  }
  System.out.println("对应编码："+newlist1);
  //先从编完码的文件中读出密文
  FileReader fileReader = new FileReader("C:\\Users\\hs\\Desktop\\result1.txt");
  BufferedReader bufferedReader1 = new BufferedReader(fileReader);
  String secretline = bufferedReader1.readLine();

  将读出的密文存在secretText列表中
  List<String> secretText = new ArrayList<String>();
  for (int i = 0; i < secretline.length(); i++) {
      secretText.add(secretline.charAt(i) + "");
  }
  解密
  String result2 = "";
  String current="";
  while(secretText.size()>0) {
      current = current + "" + secretText.get(0);
      secretText.remove(0);
      for (int p = 0; p < newlist1.size(); p++) {
          if (current.equals(newlist1.get(p))) {
              result2 = result2 + "" + newlist.get(p);
              current="";
          }
      }
  }
  System.out.println("解码后的结果："+result2);
  File file3 = new File("C:\\Users\\hs\\Desktop\\result2.txt);
  Writer writer1 = new FileWriter(file3);
  writer1.write(result2);
  writer.close();

}

实验结果

技术图片

参考资料

以上是关于哈夫曼编码的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

怎么样用c语言程序编码哈夫曼树？

贪心算法应用-哈夫曼编码

百度看到您的请问那个哈夫曼树和哈夫曼编码。。。跪谢！

哈夫曼数的构建，编码代码

数据结构===哈夫曼编码实现/C或者C++

哈夫曼编码（贪心算法）