哈夫曼

Posted 2020-11-22 cistineup

学号 20182334 《数据结构与面向对象程序设计》哈弗曼实验

课程：《程序设计与数据结构》

班级： 1823

姓名： 姬旭

学号：20182334

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

什么是哈夫曼树呢？

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

例如：频率表 A：60, B:45, C:13 D:69 E:14 F:5 G:3

第一步：找出字符中最小的两个，小的在左边，大的在右边，组成二叉树。在频率表中删除此次找到的两个数，并加入此次最小两个数的频率和。

F和G最小，因此如图，从字符串频率计数中删除F与G，并返回G与F的和 8给频率表

重复第一步：

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频率表 A：60, B:45, C:13 D:69 E:14 FG:8

最小的是 FG：8与C：13，因此如图，并返回FGC的和：21给频率表。

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重复第一步：

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频率表 A：60 B: 45 D: 69 E: 14 FGC: 21

如图

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重复第一步

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频率表 A：60 B: 45 D: 69 FGCE: 35

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重复第一步

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频率表 A：60 D: 69 FGCEB: 80

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重复第一步

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频率表 AD：129 FGCEB: 80

添加 0 和 1，规则左0 右1

频率表 A：60, B:45, C:13 D:69 E:14 F:5 G:3

每个 字符 的 二进制编码 为（从根节点 数到对应的叶子节点，路径上的值拼接起来就是叶子节点字母的应该的编码）

A：10

B：01

C：0011

D：11

E：000

F：00101

G：00100

来源于哈夫曼树原理，及构造方法

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1.创建哈夫曼树：（函数参数为整型数组）

• （1）引入哈夫曼树指针数组并申请空间，为每棵哈夫曼树复制，将其左右节点赋值为NULL。

• （2）将（n-1)棵哈夫曼树合并：

  a.引入两个整形变量始终代表最小和次小的下标

  b.比较权值，使两个下标成为最小的两个权值的下标

  c.合并一次，并将最小下标的哈夫曼树赋值为新的哈夫曼树，次小下表的哈夫曼树赋值为空。

2.输出哈夫曼树：根节点不为空，输出权重，若左右子树不为空，依次输出“（”， 左子树，“，”，右子树，“）”

3.递归进行哈夫曼编码：由于哈夫曼树的特点是所有的原始树都为叶子节点，故可以用这方法来进行编码。

4.哈夫曼解码：while（已解码长度<字符串长度）{找到某一叶子节点并打印}

1、创造树：

public static HuffNode createTree(List<HuffNode> nodes) {
       //先获取两个最小的结点，再存入新的节点。
        while (nodes.size() > 1) {
            //进行从大到小的排序
            Collections.sort(nodes);
            //获取
            HuffNode left = nodes.get(nodes.size() - 1);
            HuffNode right = nodes.get(nodes.size() - 2);
            //求和
            HuffNode parent = new HuffNode('无', left.getWeight() + right.getWeight());
            //让新节点作为两个权值最小节点的父节点
            parent.setLeft(left);
            left.setCodenumber("0");
            parent.setRight(right);
            right.setCodenumber("1");
            //删除
            nodes.remove(left);
            nodes.remove(right);
            //重新写入
            nodes.add(parent);
        }
        return nodes.get(0);
    }

2、找

public static  List<HuffNode> breadthFirstTraversal(HuffNode root) {
        List<HuffNode> list = new ArrayList<HuffNode>();
        Queue<HuffNode> queue = new ArrayDeque<HuffNode>();

        //将根元素加入“队列
        if (root != null) {
            queue.offer(root);
            root.getLeft().setCodenumber(root.getCodenumber() + "0");
            root.getRight().setCodenumber(root.getCodenumber() + "1");
        }

        while (!queue.isEmpty()) {
            //将该队列的“队尾”元素加入到list中
            list.add(queue.peek());
            HuffNode 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().setCodenumber(node.getCodenumber() + "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().setCodenumber(node.getCodenumber() + "1");
            }
        }
        return list;
    }

3、做测试

public class HuffmanTest {
    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characters里面
        File file = new File("D:\\Huffman.txt");
        if(!file.exists()){
            file.createNewFile();
        }

        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));

        //计算每一个字符出现的频率。并把出现的概率存在另一个数组中
        double frequency[] = new double[27];
        int numbers = 0;
        for (int i = 0; i < characters.length; i++) {
            if (characters[i] == ' ') {
                numbers++;
            }
            frequency[26] = (float) numbers / characters.length;
        }

        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.println("
每一个字符对应的概率为（26字母+空格）" + "
" + Arrays.toString(frequency));
        List<HuffNode> nodes = new ArrayList<>();
        for (int o = 97; o <= 122; o++) {
            nodes.add(new HuffNode((char) o, frequency[o - 97]));
        }
        nodes.add(new HuffNode(' ', frequency[26]));

        HuffNode root = HuffmanTree.createTree(nodes);
        String result1 = "";
        List<HuffNode> temp1 = breadthFirstTraversal(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).getCodenumber();
                }
            }
        }
        System.out.println("
对文件进行编码后的结果为：");
        System.out.println(result1);
        File file2 = new File("D:\\enHuffman.txt");
        Writer writer = new FileWriter(file2);
        writer.write(result1);
        writer.close();

//将所有具有字符的叶子节点重新保存在一个newlist里面
        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).getCodenumber()));
        }
        System.out.println("
对应编码："+newlist1);
        FileReader fileReader = new FileReader("D:\\enHuffman.txt");
        BufferedReader bufferedReader1 = new BufferedReader(fileReader);
        String secretline = bufferedReader1.readLine();

        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="";// linshizhi
        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="";
                }

            }
        }
//最后输出
        System.out.println("
解码后的结果："+result2);
        File file3 = new File("D:\\deHuffman.txt");
        Writer writer1 = new FileWriter(file3);
        writer1.write(result2);
        writer.close();
    }
}

其他（感悟、思考等）

随着期末的到来，各科学习任务都加剧了起来，所有科目都在复习，但是java依然占据很多时间，大作业布置下来，大家都想把它做好，所以有时候里面会产生很多误会，这就很不应该了，但细想也不能避免，毕竟大家的好胜心还是很强的，都在用自己的方式让自己的APP变得更完美，成为最出色的那一个，我们也不例外，所以对于这个实践上的心就比较少，所以做出来的结果也比较一般。

参考资料

-? 《Java程序设计与数据结构教程（第二版）》

-? 《Java程序设计与数据结构教程（第二版）》学习指导
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