标签：parent ... 截图 使用 getchar ptree 存储 过程 nod
在计算机数据处理中，霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。
例如，在英文中，e的出现机率最高，而z的出现概率则最低。当利用霍夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用一个比特来表示，而z则可能花去25个比特（不是26）。用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8个比特。二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。
霍夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和，记为WPL=（W1L1+W2L2+W3L3+...+WnLn），N个权值Wi（i=1,2,...n）构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li（i=1,2,...n）。可以证明霍夫曼树的WPL是最小的。
演算过程
进行霍夫曼编码前，我们先创建一个霍夫曼树。
⒈将每个英文字母依照出现频率由小排到大，最小在左。
⒉每个字母都代表一个终端节点（叶节点），比较F.O.R.G.E.T五个字母中每个字母的出现频率，将最小的两个字母频率相加合成一个新的节点。如Fig.2所示，发现F与O的频率最小，故相加2+3=5。
⒊比较5.R.G.E.T，发现R与G的频率最小，故相加4+4=8。
⒋比较5.8.E.T，发现5与E的频率最小，故相加5+5=10。
⒌比较8.10.T，发现8与T的频率最小，故相加8+7=15。
⒍最后剩10.15，没有可以比较的对象，相加10+15=25。
进行编码
1.给霍夫曼树的所有左链结‘0‘与
霍夫曼树
霍夫曼树
右链结‘1‘。
2.从树根至树叶依序记录所有字母的编码
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
满分：6分。
酌情打分。
public class HuffmanNode {
private int weight;//权值
private int parent;
private int leftChild;
private int rightChild;
public HuffmanNode(int weight,int parent,int leftChild,int rightChild){
this.weight=weight;
this.parent=parent;
this.leftChild=leftChild;
this.rightChild=rightChild;
}
void setWeight(int weight){
this.weight=weight;
}
void setParent(int parent){
this.parent=parent;
}
void setLeftChild(int leftChild){
this.leftChild=leftChild;
}
void setRightChild(int rightChild){
this.rightChild=rightChild;
}
int getWeight(){
return weight;
}
int getParent(){
return parent;
}
int getLeftChild(){
return leftChild;
}
int getRightChild(){
return rightChild;
}
}public class HuffmanCode {
private String character;
private String code;
HuffmanCode(String character,String code){
this.character=character;
this.code=code;
}
HuffmanCode(String code){
this.code= code;
}
void setCharacter(String character){
this.character=character;
}
void setCode(String code){
this.code=code;
}
String getCharacter(){
return character;
}
String getCode(){
return code;
}
}
public class HuffmanTree {
//初始化一个huffuman树
public static void initHuffmanTree(HuffmanNode[] huffmanTree,int m){
for(int i=0;i<m;i++){
huffmanTree[i] = new HuffmanNode(0,-1,-1,-1);
}
}
//初始化一个huffmanCode
public static void initHuffmanCode(HuffmanCode[] huffmanCode,int n){
for(int i=0;i<n;i++){
huffmanCode[i]=new HuffmanCode("","");
}
}
//获取huffmanCode的符号
public static void getHuffmanCode(HuffmanCode[] huffmanCode , int n,char[] chars){
for(int i=0;i<n;i++){
String temp = ""+chars[i];
huffmanCode[i] = new HuffmanCode(temp,"");
}
}
//获取huffman树节点频数
public static void getHuffmanWeight(HuffmanNode[] huffmanTree , int n,int[] ints){
for(int i=0;i<n;i++){
int temp = ints[i];
huffmanTree[i] = new HuffmanNode(temp,-1,-1,-1);
}
}
//从n个结点中选取最小的两个结点
public static int[] selectMin(HuffmanNode[] huffmanTree ,int n)
{
int min[] = new int[2];
class TempNode
{
int newWeight;//存储权
int place;//存储该结点所在的位置
TempNode(int newWeight,int place){
this.newWeight=newWeight;
this.place=place;
}
void setNewWeight(int newWeight){
this.newWeight=newWeight;
}
void setPlace(int place){
this.place=place;
}
int getNewWeight(){
return newWeight;
}
int getPlace(){
return place;
}
}
TempNode[] tempTree=new TempNode[n];
//将huffmanTree中没有双亲的结点存储到tempTree中
int i=0,j=0;
for(i=0;i<n;i++)
{
if(huffmanTree[i].getParent()==-1&& huffmanTree[i].getWeight()!=0)
{
tempTree[j]= new TempNode(huffmanTree[i].getWeight(),i);
j++;
}
}
int m1,m2;
m1=m2=0;
for(i=0;i<j;i++)
{
if(tempTree[i].getNewWeight()<tempTree[m1].getNewWeight())//此处不让取到相等，是因为结点中有相同权值的时候，m1取最前的
m1=i;
}
for(i=0;i<j;i++)
{
if(m1==m2)
m2++;//当m1在第一个位置的时候，m2向后移一位
if(tempTree[i].getNewWeight()<=tempTree[m2].getNewWeight()&& i!=m1)//此处取到相等，是让在结点中有相同的权值的时候，
//m2取最后的那个。
m2=i;
}
min[0]=tempTree[m1].getPlace();
min[1]=tempTree[m2].getPlace();
return min;
}
//创建huffmanTree
public static void createHaffmanTree(HuffmanNode[] huffmanTree,int n){
if(n<=1)
System.out.println("Parameter Error!");
int m = 2*n-1;
//initHuffmanTree(huffmanTree,m);
for(int i=n;i<m;i++)
{
int[] min=selectMin(huffmanTree,i);
int min1=min[0];
int min2=min[1];
huffmanTree[min1].setParent(i);
huffmanTree[min2].setParent(i);
huffmanTree[i].setLeftChild(min1);
huffmanTree[i].setRightChild(min2);
huffmanTree[i].setWeight(huffmanTree[min1].getWeight()+ huffmanTree[min2].getWeight());
}
}
//创建huffmanCode
public static void createHaffmanCode(HuffmanNode[] huffmanTree,HuffmanCode[] huffmanCode,int n){
char[] code = new char[26];
int start;
int c;
int parent;
int temp;
code[n-1]='0';
for(int i=0;i<n;i++)
{
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
start=n-1;
c=i;
while( (parent=huffmanTree[c].getParent()) >=0 )
{
start--;
code[start]=((huffmanTree[parent].getLeftChild()==c)?'0':'1');
c=parent;
}
for(;start<n-1;start++){
stringBuffer.append(code[start]);
}
huffmanCode[i].setCode(stringBuffer.toString());
}
}import java.io.*;
import static week15.HuffmanTree.*;
public class HuffmanTest {
private char[] chars = new char[]{'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'};
private int[] number = new int[]{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};
public String txtString(File file){
StringBuilder result = new StringBuilder();
try{
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));//构造一个BufferedReader类来读取文件
String s = null;
while((s = br.readLine())!=null){//使用readLine方法，一次读一行
result.append(System.lineSeparator()+s);
num(s);
}
br.close();
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
return result.toString();
}
public void num(String string){
for(int i = 0;i<26;i++){
int temp = 0;
for(int j = 0;j<string.length();j++){
if(string.charAt(j) == chars[i])
temp++;
}
number[i] += temp;
}
}
public int[] getNumber(){
return number;
}
public char[] getChars(){
return chars;
}
public static void main(String[] args){
File file = new File("D:\\","inputhuffman.txt");
HuffmanTest huffmanTest= new HuffmanTest();
String temp = huffmanTest.txtString(file);
int[] num = huffmanTest.getNumber();
char[] chars = huffmanTest.getChars();
int n;
int m;
n = 26;
m=2*n-1;
HuffmanNode[] huffmanTree = new HuffmanNode[m];
HuffmanCode[] huffmanCode = new HuffmanCode[n];
//初始化huffmanTree,huffmanCode
initHuffmanTree(huffmanTree,m);
initHuffmanCode(huffmanCode,n);
//获取huffmanCode的符号
getHuffmanCode(huffmanCode,n,chars);
//获取huffmanTree的频数
getHuffmanWeight(huffmanTree,n,num);
//创建huffmanTree
createHaffmanTree(huffmanTree,n);
//创建huffmanCode
createHaffmanCode(huffmanTree,huffmanCode,n);
//输出huffmanCode编码
ouputHaffmanCode(huffmanCode,n);
String result = "";
for(int i = 0;i<temp.length();i++){
for(int j = 0;j<huffmanCode.length;j++){
if(temp.charAt(i) == huffmanCode[j].getCharacter().charAt(0))
result +=huffmanCode[j].getCode();
}
}
System.out.println("加密");
System.out.println(result);
System.out.println("解密");
}问题1：
只输出了两个数的编码
问题1解决方案：
错误地将26个字符数删成两个 于是其他地方输入多少个也没用
改正之后就没问题了
标签：parent ... 截图 使用 getchar ptree 存储 过程 nod
原文地址：https://www.cnblogs.com/m1sty/p/10111685.html
