介绍
上一篇文章我们讲到了哈夫曼树,相信看官们对其也有一定的了解了
https://www.jianshu.com/p/bad3472aae5a(需先理解何为哈夫曼树)
哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码。
举个例子
我们有 A, B, C, D 四个字符,他们的出现频率分别是1,2,3,4(这也是他们的权值)
这个时候,我们根据哈夫曼树的生成方式,将其构建成一个哈夫曼树
huffman1.png
之后,我们再给它的路径添加上代码(左分支0,右分支1)
最后得出 A,B,C,D的哈夫曼编码分别是100,101,11,0
huffman2.png
java代码实现
package tree;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
* Created by Sheldon on 2019/4/11.
* Project Name: alstudy.
* Package Name: tree.
*/
// 数据类
class Data{
public char key;
public int value;
public Data(char key, int value){
this.key = key;
this.value = value;
}
}
// 结点结构
class CodeNode{
// 权值
Data data;
// 左结点
CodeNode leftChild;
// 右结点
CodeNode rightChild;
public CodeNode(Data data){
this.data = data;
}
public CodeNode(Data data, CodeNode leftChild, CodeNode rightChild){
this.leftChild = leftChild;
this.rightChild = rightChild;
this.data = data;
}
}
public class HuffmanCode {
/**
* 创建哈弗曼树
* @param datas
* @return
*/
public static CodeNode createHuffmanTree(Data[] datas){
// 将传进来的数组元素创建成结点
List<CodeNode> nodes = new ArrayList<>();
for (Data d: datas){
nodes.add(new CodeNode(d));
}
// 循环处理以下操作
while (nodes.size()>1){
// 依据权值排序(选择排序算法)
CodeNode temp;
for (int i=0; i<nodes.size(); i++){
int k = i;
for (int j=nodes.size()-1; j>i; j--){
if (nodes.get(j).data.value < nodes.get(k).data.value){
k = j;
}
}
temp = nodes.get(i);
nodes.set(i, nodes.get(k));
nodes.set(k, temp);
}
// 取出权值最小的两个二叉树
CodeNode leftNode = nodes.get(0);
CodeNode rightNode = nodes.get(1);
// 创建新的二叉树
Data d = new Data('#', leftNode.data.value+rightNode.data.value);
CodeNode parent = new CodeNode(d, leftNode, rightNode);
// 移除取出的二叉树
nodes.remove(leftNode);
nodes.remove(rightNode);
// 放入原来的二叉树集合中
nodes.add(parent);
}
return nodes.get(0);
}
static StringBuilder sb = new StringBuilder(); // 存储编码字符
static Map<String, String> huffcodes = new HashMap<>(); // 存储编码表
/**
* 创建哈夫曼编码编码表
* @param codeNode
* @return
*/
public static Map<String, Integer> createCode(CodeNode codeNode){
if (codeNode==null){
return null;
}
getCode(codeNode.leftChild, "0", sb);
getCode(codeNode.rightChild, "1", sb);
return null;
}
public static void getCode(CodeNode codeNode, String code, StringBuilder sb){
StringBuilder sb2 = new StringBuilder(sb);
sb2.append(code);
if (codeNode.data==null||codeNode.data.key=='#'){
getCode(codeNode.leftChild,"0",sb2);
getCode(codeNode.rightChild,"1",sb2);
}else {
huffcodes.put(String.valueOf(codeNode.data.key),sb2.toString());
}
}
public static void main(String[] args) {
String plaintext = "ABCBCDCDDD";
char[] ch = plaintext.toCharArray();
Map<String,Integer> textMap = new HashMap<>();
// 统计字符出现次数
for (char c : ch) {
String cTo = String.valueOf(c);
if (!textMap.containsKey(cTo)) {
textMap.put(cTo, 1);
} else {
textMap.put(cTo, textMap.get(cTo) + 1);
}
}
System.out.println(textMap.entrySet());
// 创建结点数组
Data[] datas = new Data[textMap.size()];
int i = 0;
// 结点数组的元素对象创建
for (Map.Entry<String, Integer> entry: textMap.entrySet()) {
datas[i] = new Data(entry.getKey().charAt(0),entry.getValue());
i++;
}
// 创建哈夫曼树
CodeNode root = HuffmanCode.createHuffmanTree(datas);
// 创建哈夫曼编码表
HuffmanCode.createCode(root);
// 输出哈夫曼树
System.out.println(HuffmanCode.huffcodes);
StringBuilder textSb = new StringBuilder();
// 加密文本信息
for (char c: ch) {
textSb.append(HuffmanCode.huffcodes.get(String.valueOf(c)));
}
// 输出加密前的信息
System.out.println("加密前:"+plaintext);
// 输出加密后的信息
System.out.println("加密后:"+textSb);
}
}
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