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附上完整的代码
http://download.csdn.net/download/u010485034/7847447
Huffman编码原理这里就不说了，是。这里来讲讲利用Huffman编码来进行压缩和解压缩的详细实现吧。
本project使用java实现。
编码
1. 流程图
2. 数据结构
CharacterWeight：记录字符值，以及其在待压缩文件里的权重。
Class{
char c; //字符值
int weight; //在文件里权重
String code; //其相应huffman编码
}
HuffmanNode：huffman树中的节点信息。
Class{
Int parent; //父节点
Int lChild; //左儿子
Int rChild; //右儿子
Int weight; //权重
}3.1 Huffman树的构建
Huffman树的变量：ArrayList<HuffmanNode> list。
创建流程图：
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));}
从叶子节点開始网上遍历Huffman树。直到到达根节点。依据当前节点为其父节点的左儿子还是右儿子确定这一位值是0还是1。
最后将依次获得的0,1字符串反转获得Huffman编码。
代码:
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));
}
3.3 文件头设计
|
字符总数 |
Int 四个字节 |
|
字符种类数 |
Short 两个字节 |
|
叶子节点 |
char字符 short 父节点 3个字节 |
|
非叶子节点 |
Short 左儿子 short 右儿子 short父节点 6字节 |
文件头长度（单位： byte）
l= 9n当中n 为字符种类数。
3.4文件内容的编码和写入
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();
}
}
1. 流程图
2. 数据结构
HuffmanNode：huffman树中的节点信息。
|
Class{ Int parent; //父节点 Int lChild; //左儿子 Int rChild; //右儿子 Int weight; //权重 Char c; //相应的字符值 |
3. 程序关键点
3.1 重建Huffman树。在文件头中存放的原本就是Huffman树的节点信息，所以重建Huffman树是比較简单的。
代码：
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);
}
3.2 解码
解码流程图
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;
}
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原文地址：http://www.cnblogs.com/mengfanrong/p/4629121.html
