python 实现的huffman 编码压缩，解码解压缩

刚刚实现一个初始版本

1.TODO 仅仅能处理英文，下一步考虑unicode

   似乎考虑多了，当前的程序处理中文文本是一样可以的。

2.TODO enocde ,decode，文本读写多重转换 int -> chr  chr -> int -> bin

  下一步直接读写int，能否直接读写bit?

3.TODO 其它方面考虑速度的优化，比如垃圾回收机制是否影响了速度等等，

   和c/c++比python肯定没有速度优势，不过代码写起来比c/c++舒服多了，感觉python非常接近写伪码的感觉了，所想即所得，

   一个问题只有一个解法，真正让你能够专注与算法与框架流程设计而不被语言本身所束缚。

5.TODO 设计成可以对一些文本一起压缩，全部解压缩或者对指定文本解压缩。

5.特别利用pygraphivz对huffman tree 进行了绘制，有利于调试。见前一篇随笔。

6.TODO 考虑其它压缩方法，如范式huffman 的实现。分词后对词编码而不是对字母编码的方法。

7.压缩过程中写文件遇到的一个问题，因为我只有到扫描处理完所有文件的字符a,b,c...才能计算出最后一个字节剩余了多少个bit，它们被补0，而计算好之后我希望把这个信息写到前面，即压缩文档开头序列化之后马上先记录最后一个byte补了多少个0，然后记录最后一个byte,然后从头到尾顺序记录所有其它被encode translate的byte，所以我先保持了原来的需要写的位置，当写到最后的时候，再把写指针指回，写那个位置，但是我在解压缩过程再读那个位置的时候发现最后的写操作并没有写成功。

        self.infile.seek(0)

        #save this pos we will write here later

        pos = self.outfile.tell()

        self.outfile.write(chr(0))  #store left bit

        self.outfile.write(chr(0))  #if left bit !=0 this is the last byte

        

        #.... translate other bytes

                

        #just after the huffman tree sotre how many bits are left for last 

        #byte that is not used and filled with 0

        self.outfile.seek(pos)

        self.outfile.write(chr(leftBit))  #still wrong can't not read well

        self.outfile.write(chr(num))

后来发现要再最后加一句self.outfile.flush()将内容写回硬盘，问题似乎是回写前面的位置，仅仅写到了cache中，最后file.close()的时候该cache的新内容也未被写回硬盘，不知道是不是python2.6的一个bug

反正最后加file.flush()就ok了。

当前流程

压缩过程：

  读文本

  计算各个字符的出现频率

   

   建立huffman tree （二叉连表树实现，不需要parent域)

   

   通过huffman tree 为每个字符编码（深度优先遍历huffman tree，即可得到所以字符编码)

   

   将huffman tree 序列化写到输出文本（以便解压缩时恢复huffman tree，这里采用存储huffman tree 的前序序列，根据huffman tree的特性，每个内部节点均2度，可恢复）

   

   再读文本，为每个字符通过dict 取出它的编码并且写到输出文本。

 （注意写的时候集齐8个字符为一组，输出，但是最后一个byte可能不够8位，要用0补齐空位。

   为了处理方便，我将在序列化的二叉树后面首先记录最后一个byte需要用0补齐的位数，如果需要补齐的位    数不为0，则接下来输出最后一个byte，然后再从输入文件内部头开始

   编码输出到输出文件。这里的技巧就是把最后一个byte放到了前面，便于处理，否则解码可能最后文件尾部    会有多余字符被译出。）

解压缩过程：

   读压缩好的文本

   先读文件头部，根据huffman tree前序序列，恢复建立huffman tree，二叉链表树

   

   继续读文本，根据huffman tree 进行解码，0向左，1向右，到叶节点，解码一个字符。

   解码输出完成即完成解压缩。（注意我压缩的时候最后一个byte放到前面了，如果需要要

   将其最后输出。）

当前程序用法

python2.6 huffman.py  input.txt

输出

input.txt.compress  压缩文件

input.txt.compress.de  解压缩后的，内容应与input.txt一致。

allen:~/study/data_structure/huffman$ time python2.6 huffman.py C00-1052.txt

real 0m0.607s

user 0m0.536s

sys 0m0.060s

allen:~/study/data_structure/huffman$ diff C00-1052.txt C00-1052.txt.compress.de 

allen:~/study/data_structure/huffman$ du -h C00-1052.txt

36K C00-1052.txt

allen:~/study/data_structure/huffman$ du -h C00-1052.txt.compress.de 

36K C00-1052.txt.compress.de

allen:~/study/data_structure/huffman$ du -h C00-1052.txt.compress

24K C00-1052.txt.compress

网上有不少关于huffman的实现，和我这里一样都是采用最简单的基本huffman算法。

做了下对比，采用《平凡的世界》1.7M, 似乎python的效率还不错，不过应该用更大

的文件对比下。另外为什么http://www.javaresearch.org/article/97725.htm中的实现

的压缩比率更大呢，应该压缩率一样的啊。

allen:~/study/data_structure/huffman$ time python2.6 huffman.py normal_world.log

real 0m32.236s

user 0m31.298s

sys 0m0.732s

allen:~/study/data_structure/huffman$ du -h normal_world.log

1.7M normal_world.log

allen:~/study/data_structure/huffman$ du -h normal_world.log.compress

1.3M normal_world.log.compress

allen:~/study/data_structure/huffman$ du -h normal_world.log.compress.de 

1.7M normal_world.log.compress.de

allen:~/study/data_structure/huffman$ diff normal_world.log normal_world.log.compress.de 

原文件《平凡的世界》，大小1.7M，压缩后1.3M，解压缩后与原文件完全相同，压缩和解压缩共耗时32s

对比http://www.javaresearch.org/article/97725.htm,该java版本，作者提到

压缩效果

使用本程序对《平凡的世界》做压缩测试，压缩前为文本文件，大小为1.7M,压缩后为二进制文件，大小接近1M（988,817byte）,而zip压缩后体积为920,997byte,比zip差，压缩文件存储格式待改善。另外，因为从Huffman压缩算法的原理可知，该算法对字符重复率高的文本最有效，比如长篇小说或者英文小说。

另外网上有一个c版本的huffman，http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ab057eb0100bx34.html

作者提到：

l  略大文件  

test3.txt   《平凡的世界》       

压缩前：1.62M

压缩后：1.39M

压缩率：86%

压缩时间14.23秒

解压时间 16.85秒

测试结果：压缩，解压成功！

          压缩解压时间在可接受范围之内

             

  1 '''
  2 Create a huffman tree from 
  3 the input is a list like
  4 [('a',3), ('b',2)]
  5 frequnce of 'a' appeard is stored as it's weight
  6 '''
  7 from Queue import PriorityQueue
  8 #if do not use treeWiter so not include pygraphviz than can use py3.0
  9 from treeWriter import TreeWriter
 10 from copy import copy
 11 
 12 class NodeBase():
 13     def __init__(self):
 14         self.weight = 0
 15         
 16     def elem(self):
 17         return self.weight
 18     
 19 class Node(NodeBase):
 20     def __init__(self, weight = 0, left = None, right = None):
 21         self.weight = weight
 22         self.left = left
 23         self.right = right
 24     
 25     def __str__(self):
 26         return str(self.weight)
 27     
 28 class Leaf(NodeBase):
 29     def __init__(self, key = '', weight = 0):
 30         self.key = key
 31         self.weight = weight
 32         
 33     def __str__(self):
 34         return str(self.key)
 35     
 36  
 37 def convert(c):
 38     '''
 39     input c = 'a' ord(a) = 97
 40     bin(97) = '0b1100001'
 41     return ['0', '1', '1', '0', '0', '0', '0', '1']
 42     '''    
 43     l1 = list(bin(ord(c))) #like 0b11101
 44     l2 = ['0'] * (10 - len(l1))
 45     l2.extend(l1[2:])
 46     return l2     
 47        
 48 class HuffmanTree():
 49     '''
 50     base class for HuffmanTreeForCompress and HuffmanTreeForDecompress
 51     '''
 52     def __init__(self):     
 53         self.root = None
 54 
 55 class HuffmanTreeForCompress(HuffmanTree):   
 56     '''
 57     create a huffman tree for the compressing process
 58     here self.list like [('a',3),('b',4)] where 'a' is key, 3 is weight
 59     or say frequence of 'a' appear in the text
 60     '''         
 61     def __init__(self, list):
 62         HuffmanTree.__init__(self)
 63         self.list = list #like [('a',3),('b',4)]
 64         self.dict = {} #like {'a':[0,1,1,0] , .}
 65         
 66         self.__buildTree()
 67         self.__genEncode()
 68         
 69     def __initPriorityQueue(self, queue):
 70         '''
 71         init priority queue let lowest weight at top
 72         '''
 73         for key, weight in self.list:
 74             leaf = Leaf(key, weight)
 75             queue.put((weight,leaf))
 76             
 77     def __buildTree(self):
 78         '''
 79         build the huffman tree from the list of weight using prority queue
 80         greedy alogrithm,choose two least frequence node first
 81         '''
 82         length = len(self.list)
 83         queue = PriorityQueue(length)
 84         self.__initPriorityQueue(queue)
 85         #while queue.qsize() > 1:
 86         # do len(self.list) - 1 times same as while queue.qsize() > 1
 87         for i in range(length - 1): 
 88             left = queue.get()[1]
 89             right = queue.get()[1]
 90             weight = left.weight + right.weight
 91             node = Node(weight, left, right)
 92             queue.put((weight,node))
 93         self.root = queue.get()[1]
 94         
 95     def __genEncode(self):   
 96         '''
 97         get huffman encode for each key using depth first travel of tree
 98         '''  
 99         def genEncodeHelp(root, encode = []):
             if isinstance(root, Leaf):
                 #TODO notice need copy content here,why can't list(encode)?
                 self.dict[root.key] = copy(encode)
                 #print self.dict[root.key]
                 return
             encode.append(0)
             genEncodeHelp(root.left, encode)
             encode[len(encode) - 1] = 1
             genEncodeHelp(root.right, encode)
             encode.pop()
         genEncodeHelp(self.root)
         
 
 class HuffmanTreeForDecompress(HuffmanTree):
     '''
     rebuild of huffman tree for the decompressing process 
     '''    
     def __init__(self, infile):
         HuffmanTree.__init__(self)
         self.__buildTree(infile)
     
     def __buildTree(self, infile):
         def buildTreeHelp(infile):
             first = infile.read(1)
             second = infile.read(1)
             #if not (first == '\xff' and second == '\xfe'):  #is leaf
             if first == '\x00':  #is leaf, not consider unicode now
                 return Leaf(second)
             node = Node()
             node.left = buildTreeHelp(infile)
             node.right = buildTreeHelp(infile)
             return node
         infile.read(2)
         self.root = Node()
         self.root.left = buildTreeHelp(infile)
         self.root.right = buildTreeHelp(infile)
 
 class Decompress():
     def __init__(self, infileName, outfileName = ''):
         #TODO better name, expection of opening file
         self.infile = open(infileName, 'rb')
         if outfileName == '':
             outfileName = infileName + '.de'
         self.outfile = open(outfileName, 'wb')
         self.tree = None
         
     def __del__(self):
         self.infile.close()
         self.outfile.close()    
         
     def decompress(self):
         self.__rebuildHuffmanTree()
         self.__decodeFile()        
         
     def __rebuildHuffmanTree(self):
         self.infile.seek(0)
         self.tree = HuffmanTreeForDecompress(self.infile)
         #HuffmanTreeWriter(self.tree).write('tree2.png') #for debug
         
     def __decodeFile(self):
         #right now do not consier speed up using table
         #do not consider the last byte since it's wrong right now
         
         #TODO use a table as 0x00 -> 0000 0000  will speed up?
         self.outfile.seek(0)
         leftBit = ord(self.infile.read(1))
         lastByte = self.infile.read(1)   #it is the last byte if leftBit != 0
         curNode = self.tree.root
         #import gc
         #gc.disable()
         while 1:
             c = self.infile.read(1) #how about Chinese caracter? 2 bytes?
             if c == '':
                 break
             li = convert(c) #in c++ you can not return refernce to local in func here ok? yes
             for x in li:
                 if x == '0':
                     curNode = curNode.left
                 else:
                     curNode = curNode.right
                 if isinstance(curNode, Leaf): #the cost of isinstance is higer than lkie root.left == None ?
                     self.outfile.write(curNode.key)   
                     curNode = self.tree.root  
          
         
         #deal with the last bye if leftBit != 0
         #TODO notcice code repeate can we improve?
         if leftBit:
             li = convert(lastByte)
             for x in li:
                 if x == '0':
                     curNode = curNode.left
                 else:
                     curNode = curNode.right
                 if isinstance(curNode, Leaf): #the cost of isinstance is higer than lkie root.left == None ?
                     self.outfile.write(curNode.key)   
                     curNode = self.tree.root 
                     break    #for the last byte if we find one than it's over,the other bits are useless
                 
         self.outfile.flush()
         #gc.enable()
                 
               
     
 class Compress():
     def __init__(self, infileName, outfileName = ''):
         self.infile = open(infileName, 'rb')
         if outfileName == '':
             outfileName = infileName + '.compress'
         self.outfile = open(outfileName, 'wb')
         self.dict = {}
         self.tree = None
      
     def __del__(self):
         self.infile.close()
         self.outfile.close()
         
     def compress(self):
         self.__caculateFrequence()
         self.__createHuffmanTree()
         self.__writeCompressedFile()        
     
     def __caculateFrequence(self):
         '''
         The first time of reading the input file and caculate each
         character frequence store in self.dict
         '''
         self.infile.seek(0)
         while 1:
             c = self.infile.read(1) #how about Chinese caracter? 2 bytes?
             if c == '':
                 break
             #print c
             if c in self.dict:
                 self.dict[c] += 1
             else:
                 self.dict[c] = 0
     
     def __createHuffmanTree(self):
         '''
         Build a huffman tree from self.dict.items()
         '''
         #TODO for py 3.0 need list(self.dict.items()) instead
         self.tree = HuffmanTreeForCompress(list(self.dict.items()))
         #HuffmanTreeWriter(self.tree).write('tree1.png') #for debug
         
     def __writeCompressedFile(self):
         '''
         Create the compressed file 
         First write the huffman tree to the head of outfile
         than translate the input file with encode and write the result to
         outfile
         '''
         self.outfile.seek(0)
         self.__serializeTree()
         self.__encodeFile()
         
     def __serializeTree(self):
         '''
         In order to write the tree like node node leaf node .
         in pre order sequence to the compressed file head
         here will return the sequence list
         TODO  reuse pre order and using decorator technic!!
         list like [(0,0), (0,0), (1,'c')], 
         (0,0) the first 0 means internal node
         (1,'c') the first 1 means leaf and 'c' is the key
         '''
         def serializeTreeHelp(root, mfile):
             if isinstance(root, Leaf):
                 mfile.write('\x00') #0x0
                 mfile.write(root.key)
                 return
             mfile.write('\xff') #'\xff' is one character representing 0xff
             mfile.write('\xfe') #0xfe
             serializeTreeHelp(root.left, mfile)
             serializeTreeHelp(root.right, mfile)
         serializeTreeHelp(self.tree.root, self.outfile)
             
     
     def __encodeFile(self):
         '''
         The second time of reading input file
         translate the input file with encode and write the result to outfile 
         TODO can this be improved speed up?
         just write \xff as \b 1111 1111 ? can this be possible so do not need 
         to caculate 255 than translate to \xff and write?
         '''
         self.infile.seek(0)
         #save this pos we will write here later
         pos = self.outfile.tell()
         self.outfile.write(chr(0))  #store left bit
         self.outfile.write(chr(0))  #if left bit !=0 this is the last byte
         num = 0
         i = 0;
         while 1:
             c = self.infile.read(1) #how about Chinese caracter? 2 bytes?
             if c == '':
                 break
             li = self.tree.dict[c]
             for x in li:
                 num = (num << 1) + x 
                 i += 1
                 if (i == 8):
                     self.outfile.write(chr(num))
                     num = 0
                     i = 0
         #for all left bit we will fill with 0,and fil finally save left bit
         #like the last is 11 wich has 6 bits left than will store the last
         #byte as 1100,0000
         leftBit = (8 - i)%8  
         if leftBit: 
             for j in range(i, 8):
                 num = (num << 1)
                 
         #just after the huffman tree sotre how many bits are left for last 
         #byte that is not used and filled with 0
         self.outfile.seek(pos)
         self.outfile.write(chr(leftBit))  #still wrong can't not read well
         self.outfile.write(chr(num))
         self.outfile.flush()  #well need this, why? remember !!!!
         #self.outfile.seek(0,2)   #will not write success without this a bug???
         #print self.outfile.read(1)
         
         
         
  #   def test(self):
  #       for k, v in self.dict.items():
  #           print k
  #           print v
             
 
 class HuffmanTreeWriter(TreeWriter):
     '''
     draw a huffman tree to tree.png or user spcified file
     For huffman debug only
     '''
     def writeHelp(self, root, A):
         p = str(self.num)
         self.num += 1
         
         if isinstance(root, Leaf):
             key = root.key  #TODO '\n' wrong to fix
             #key.replace('\n', '\\n')
             #A.add_node(p, label = str(root.elem()) + r'\n' + key, shape = 'rect')
             A.add_node(p, label = str(root.elem()) + r'\n', shape = 'rect')
             return p
         
         #if not a leaf for huffman tree it must both have left and right child
         A.add_node(p, label = str(root.elem()))
 
         q = self.writeHelp(root.left, A)
         A.add_node(q, label = str(root.left.elem()))
         A.add_edge(p, q, label = '0')
        
         r = self.writeHelp(root.right, A)
         A.add_node(r, label = str(root.right.elem()))
         A.add_edge(p, r, label = '1')
             
         l = str(self.num2)
         self.num2 -= 1
         A.add_node(l, style = 'invis')
         A.add_edge(p, l, style = 'invis')
         B = A.add_subgraph([q, l, r], rank = 'same')
         B.add_edge(q, l, style = 'invis')
         B.add_edge(l, r, style = 'invis')
         
         return p  #return key root node        
 
 
 
 
 if __name__ == '__main__':
     #d = [chr(ord('a')+i) for i in range(13)]
     #w = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41]
     #list = []
     #for i in range(13):
     #    list.append((d[i], w[i]))
     #print(list)
     #tree = HuffmanTreeForCompress(list)
     #writer = HuffmanTreeWriter(tree)
     #writer.write()
     #tree.test()
     import sys
     if len(sys.argv) == 1:
         inputFileName = 'test.log'
     else:
         inputFileName = sys.argv[1]
     compress = Compress(inputFileName)
     compress.compress()
     
     decompress = Decompress(inputFileName + '.compress')
     decompress.decompress()
         
     #compress.test()