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这是我们的课程中布置的作业，找一些资料将作业完成，顺便将其写到博客，以后看起来也方便。
什么是Huffman压缩
Huffman( 哈夫曼 ) 算法在上世纪五十年代初提出来了，它是一种无损压缩方法，在压缩过程中不会丢失信息熵，而且可以证明 Huffman 算法在无损压缩算法中是最优的。 Huffman 原理简单，实现起来也不困难，在现在的主流压缩软件得到了广泛的应用。对应用程序、重要资料等绝对不允许信息丢失的压缩场合， Huffman 算法是非常好的选择。
怎么实现Huffman压缩
哈夫曼压缩是个无损的压缩算法，一般用来压缩文本和程序文件。哈夫曼压缩属于可变代码长度算法一族。意思是个体符号（例如，文本文件中的字符）用一个特定长度的位序列替代。因此，在文件中出现频率高的符号，使用短的位序列，而那些很少出现的符号，则用较长的位序列。
public class CharacterCode {
private int weight;//字符值
private char character;//字符值
private String code;//其对应huffman编码
} HuffmanNode：huffman树中的节点信息。
public class HuffmanNode {
private int parent;//父节点
private int lChild;//左子
private int rChild;//右子
private int weight;//权重
}代码
for(int i=0;i<list.size()-1;i++){
//w1 : the first min weight w2: the second min weight
//i1 : the first min weight index, i2: the second min weight index
int w1 = MAX_VALUE, w2=MAX_VALUE;
int i1 = 0, i2 = 0;
// find the two node with the minimum weight
for(int j=0;j<tree.size();j++){
HuffmanNode node = tree.get(j);
if(node.getWeight()< w1 && node.getParent()==-1){
w2 = w1;
w1 = node.getWeight();
i2 = i1;
i1 = j;
}
else if(node.getWeight()<w2 && node.getParent()==-1){
w2 = node.getWeight();
i2 = j;
}
}
//set the two node to be the children of a new node, and add the new node to the tree
HuffmanNode pNode = new HuffmanNode(w1+w2);
pNode.setlChild(i1);
pNode.setrChild(i2);
tree.add(pNode);
tree.get(i1).setParent(tree.indexOf(pNode));
tree.get(i2).setParent(tree.indexOf(pNode));} for(int i=0;i<list.size();i++){
HuffmanNode node = tree.get(i);
HuffmanNode pNode = tree.get(node.getParent());
String code ="";
while(true){
if(pNode.getlChild()==tree.indexOf(node)){
code = "0"+code;
}
else if(pNode.getrChild() == tree.indexOf(node)){
code = "1"+code;
}
else {
System.out.println("Tree Node Error!!!");
return null;
}
node=pNode;
if(node.getParent()!=-1)
pNode=tree.get(node.getParent());
else
break;
}
list.get(i).setCode(new String(code));
} 头文件设计
| 编码 | 类型 | 字节数 |
|---|---|---|
| 字符总数 | Int | 4 |
| 字符种类数 | Short | 2 |
| 叶子节点 | char字符 short 父节点 | 3 |
| 非叶子节点 | Short 左儿子 short 右儿子 short父节点 | 6 |
文件头长度（单位： byte）
l= 9n
其中n 为字符种类数。
代码
while((temp=reader.read())!=-1){ //!= EOF
// get the code from the code table
String code = codeTable.get((char)temp);
c++;
if(c>=count/96){
System.out.print("=");
c=0;
}
try{
StringBuilder codeString = new StringBuilder(code);
outputStringBuffer.append(codeString);
while(outputStringBuffer.length()>8){
out.write(Short.parseShort(outputStringBuffer.substring(0, 8),2));
outputStringBuffer.delete(0, 8);
}
} catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
} public class HuffmanNode {
private int parent;//父节点
private int lChild;//左子
private int rChild;//右子
private int weight;//权重
}程序关键步骤
重建Huffman树。在文件头中存放的原本就是Huffman树的节点信息。
in = new DataInputStream(new FileInputStream(file));
count = in.readInt();
charNum = in.readShort();
nodeNum = 2*charNum -1;
//rebuild the huffman tree
for(int i=0;i<charNum;i++){
HuffmanNode node = new HuffmanNode((char)in.readByte());
int parent = in.readShort();
node.setParent(parent);
tree.add(node);
}
for(int i=charNum;i<nodeNum;i++){
HuffmanNode node = new HuffmanNode(‘ ‘);
int l = in.readShort();
int r = in.readShort();
int p = in.readShort();
node.setlChild(l);
node.setrChild(r);
node.setParent(p);
tree.add(node);
} 解码
流程图
代码
while(true){
while(buff.length()<32){
temp = in.readInt();
String codeString = Integer.toBinaryString(temp);
while(codeString.length()<32){
codeString=‘0‘+codeString;
}
buff.append(codeString);
}
node = tree.get(tree.size()-1);
dep = 0;
while(!(node.getlChild()==-1&&node.getrChild()==-1)){
if(dep>=buff.length()){
System.out.println( "Buff overflow");
}
if(buff.charAt(dep)==‘0‘){
node = tree.get(node.getlChild());
}
else if(buff.charAt(dep)==‘1‘){
node = tree.get(node.getrChild());
}
else{
System.out.println("Coding error");
}
dep++;
}
char c = node.getCH();
num++;
if(num>=n/99){
System.out.print("=");
num=0;
}
count++;
if(count>=n){
break;
}
charBuff+=c;
if(charBuff.length()>256){
writer.write(charBuff);
charBuff="";
}
buff.delete(0, dep);
}
} catch(EOFException e){
//just do nothing
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
} finally{
//there may be data released in the buff and charbuff, so we need to process them
while(buff.length()>0){
node = tree.get(tree.size()-1);
dep = 0;
while(!(node.getlChild()==-1&&node.getrChild()==-1)){
if(dep>=buff.length()){
break;
}
if(buff.charAt(dep)==‘0‘){
node = tree.get(node.getlChild());
}
else if(buff.charAt(dep)==‘1‘){
node = tree.get(node.getrChild());
}
else{
System.out.println("Coding error");
//return;
}
dep++;
}
char c = node.getCH();
num++;
if(num>=n/99){
System.out.print("=");
num=0;
}
count++;
if(count>=n){
break;
}
charBuff+=c;
if(charBuff.length()>256){
try {
writer.write(charBuff);
} catch (IOException e1) {
// TODO Auto-generated catch block
e1.printStackTrace();
}
charBuff="";
}
buff.delete(0, dep);
}
try {
writer.write(charBuff);
writer.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
try{
writer.close();
} catch(IOException e){
throw e;
} 项目源码
留坑回头放上
参考文章
http://blog.csdn.net/u010485034/article/details/30750245
http://blog.sina.com.cn/s/blog_694448320100nd5v.html
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原文地址：http://blog.csdn.net/u013290075/article/details/51059481
