项目：文件的压缩与解压

Posted 2020-08-07 岩枭

文件压缩

开发平台：Visual Studio 2015

开发技术：堆排序，哈夫曼树

项目描述：

1.统计文件中字符出现的次数，利用数据结构中的堆建造Huffman树，字符出现次数多的编码短，出现次数少的编码长；
2.根据建造好的Huffman树形成编码，以对文件进行压缩；
3.将文件中出现的字符以及他们出现的次数写入配置文件，以便后续的解压缩；
4.根据配置文件读取相关信息，重建Huffman树，对压缩后的文件进行译码。

先看如下两张图，了解一点背景知识：

 

 图一

图二

哈弗曼树的原理： 

  
     如果有一些结点的权值分别是1，2，3，4，5，6 ，构建出来的哈弗曼树，如下图： 

 
      思想：每次从数组中取两个当前权值最小的数去创建结点，并作为叶子结点，它们的根节点的权值是两者之和，把它再放回数组，第一次选择1，2；第二次选择3，3；第三次选择4，5；~~~~ ~~

文件压缩的原理： 

文件压缩真正要用到的是哈夫曼编码，对于上面那棵树，它的哈弗曼编码是怎么来的呢？ 根据上图，同理可得：

权值为1的结点的哈夫曼编码就是1000 
权值为2的结点的哈夫曼编码就是1001 
权值为3的结点的哈夫曼编码就是101 
权值为4的结点的哈夫曼编码就是00 
权值为5的结点的哈夫曼编码就是01 
权值为6的结点的哈夫曼编码就是11 
注意：哈夫曼编码只是对叶子节点编码

可以发现一个规律：权值越小的，它的哈夫曼编码越长，权值越大的，哈夫曼编码越短。 
那么如何运用到文件压缩中呢？ 

     假设有一个文件的内容是“abbcccdddd“,‘a’出现的次数是1，‘b’出现的次数是2，‘c’出现的次数是3，‘d’出现的次数是4，以各字符出现的次数构建一个哈夫曼树，并为各字符编码，结果是： 
‘a’：100； ‘b’：101； ‘c’：11； ‘d’：0； 

如下图：

 

以编码的形式按照原字符的顺序写入压缩文件，如下： 
1001011011111110000 

      这里0或1代表一个二进制位，那压缩文件是多大呢？压缩文件一共19个bit位，不够的位补齐，只占3个字节 ；
原文件是多大呢？原字符串“abbcccdddd“有10个字符，占10个字节；这就是文件压缩的原理。 

项目主要思路：

    1.统计：首先读取一个文件，统计出256个字符中各个字符出现的次数以及字符出现的总数；

    2.建树：按照字符出现的次数，并以次数作为权值建立哈夫曼编码树，建好树后找出各个字符的编码；

    3.压缩：再次读取文件，按照该字符对应的编码压缩文件；

    4.加工：将文件的长度，文件中各个字符以及它们出现的次数，写进配置文件中；

    5.解压：利用压缩文件和配置文件恢复出原文件；

    6.测试：首先观察解压的文件和原文件是否相同，再通过Beyond Compare 4软件进行对比，验证程序的正确性。

文件压缩的过程： 

    首先要统计待压缩文件中各字符出现的次数，然后构造哈弗曼编码，把编码写入压缩文件，不够一个字节的就在后面补零，因为要解压缩，所以还得写一个配置文件，配置文件里面写每个字符出现的次数。 

具体过程：

         a.读取文件，将每个字符，该字符出现的次数和权值构成哈夫曼树；

         b.哈夫曼树是利用小堆构成，字符出现次数少的节点指针存在堆顶，出现次数多的在堆底；

         c.每次取堆顶的两个数，再将两个数相加进堆，直到堆被取完，这时哈夫曼树也建成；

         d.从哈夫曼树中获取哈夫曼编码，然后再根据整个字符数组，来获取出现了的字符的编码；

         e.获取编码后每次凑满8位就将编码串写入到压缩文件；

         f.写好配置文件，统计每个字符及其出现次数，保存到配置文件中。

文件解压的过程： 

    先去读配置文件，构建哈弗曼树和哈弗曼编码，用压缩文件里的编码去哈弗曼树里面找，找到叶子结点，就把叶子节点的字符写入解压缩文件中。 

具体过程：

 a.读取配置文件，统计所有字符的个数；

 b.构建哈夫曼树，读解压缩文件，将所读到的编码字符的这个节点所含的字符，写入到解压缩文件中，直到将压缩文件读完；

 c.解压缩完成之后，利用Beyond Compare 4软件，进行文件的测试。

项目测试：

       通过Beyond Compare 4软件，对文件压缩前和压缩后的内容进行对比，验证程序的正确性。 性能测试，在release版本下会更高效一些，时间会缩短很多，因为 Debug 通常称为调试版本，它包含调试信息，并且不作任何优化，便于程序员调试程序，也就是博主编程用的版本；Release 称为发布版本，它往往是进行了各种优化，使得程序在代码大小和运行速度上都是最优的，以便用户很好地使用。

完整项目代码链接：https://github.com/yaoyaoyanxiao/wenjianyasuo

运行结果：

 

测试用例：

      原文件为“穿过落雁修竹，看过月升日落 你说总有一日会名扬天下实现你抱负”(名为1.txt)，经过压缩(1.huff),解压后(1_Com.txt)的文件的内容如下：

 

图三

 

图四

项目中出现的问题：

（1）测试的时候发现如果待压缩文件中出现中文，程序就会崩溃，将错误定位到构造哈弗曼编码的函数处，通过单步调试发现是数组越界所致，因为如果只是字符，它的范围是-128~127，程序中通过一个char类型的变量作为数组的下标（0~127），是没有问题的，但汉字的编码是两个字节(只能收录2万多的汉字，但在本项目中已经够用了，这里不进行深究)，所以会发生数组越界，解决方法是将char强转为unsigned char，可表示范围为0~255。

（2）为什么要使用配置文件？

       在项目中，将字符对应的编码转化为位，在unsigned char中填充位，填满后就写入到压缩文件中。

         问题1：最后一个字节是不是很有可能没有填满，该如何判断他是否填满以及填了几个字符的编码？

         问题2：若依次压缩一些文件，压缩完后再去解压，那么编码此时已经没有了，该如何解压？

        上面的两个问题可通过配置文件解决，假如要压缩的文件叫xxx，那么可生成一个xxx.config的配置文件，在该配置文件中写入<文件的总长度>(恢复时知道应该恢复多少个字符)，<char-times>（字符以及其出现的次数，用于解压时重建哈夫曼树），利用该配置文件即可解决这两个问题。

（3）在文件恢复的时候需要注意哪些问题？

     有些特殊字符的处理需要注意一下，比如 '\\n'，我的程序中有一个函数就是读取一行字符，但是若是该字符本身就是'\\n'呢，我们写入的<char-times>的char就是\\n呢？那么就比较棘手了，对于这个问题，千万不能漏掉，否则就不能恢复出原来的文件。读取配置文件的时候若读到’\\n‘,则说明该字符就是'\\n'，应该继续读取它的次数。

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