哈夫曼编码对文件进行加密解密

20182312 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》哈夫曼编码实践报告

实践内容

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

哈夫曼编码原理

• 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=（W1XL1+W2XL2+W3XL3+...+WnXLn），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。

实践过程

1.循环取出文件中的数据组成字符串

public static String makecode(FileInputStream stream) throws IOException {
        BufferedInputStream in = new BufferedInputStream(stream);
        byte[] bytes = new byte[2048];
        int n = -1;
        String a = null;
        while ((n = in.read(bytes, 0, bytes.length)) != -1) {
            a = new String(bytes, 0, n, "GBK");
        }

2.嵌套循环，外层循环控制从a到null的字符，内层遍历字符串，对字符的出现频率进行计数

public static void count(String str){
        for (int i = 0;i < 27;i++){
            int num = 0;
            for (int j = 0;j < str.length();j++){
                if (str.charAt(j) == word[i]){
                    num++;
                }
            }
            number[i] += num;
        }
    }

    public static char[] getWord() {
        return word;
    }

    public static int[] getNumber() {
        return number;
    }

3.根据哈夫曼编码的原理自底而上建立哈夫曼树

public class HuffmanTree {
    public static HuffmanNode createTree(List<HuffmanNode<String>> nodes) {
        while (nodes.size() > 1){
            Collections.sort(nodes);
            HuffmanNode left = nodes.get(nodes.size() - 2);
            left.setCode(0 + "");
            HuffmanNode right = nodes.get(nodes.size() - 1);
            right.setCode(1 + "");
            HuffmanNode parent = new HuffmanNode(left.getWeight() + right.getWeight(), null);
            parent.setLeft(left);
            parent.setRight(right);
            nodes.remove(left);
            nodes.remove(right);
            nodes.add(parent);
        }
        return nodes.get(0);
    }

4.令树中元素入队并编码

 public static List<HuffmanNode> BFS(HuffmanNode root){
        Queue<HuffmanNode> queue = new ArrayDeque<HuffmanNode>();
        List<HuffmanNode> list = new java.util.ArrayList<HuffmanNode>();

        if (root != null){
            // 将根元素加入队列
            queue.offer(root);
            root.getLeft().setCode(root.getCode() + "0");
            root.getRight().setCode(root.getCode() + "1");
        }

        while (!queue.isEmpty()){
            list.add(queue.peek());
            HuffmanNode node = queue.poll();
            if (node.getLeft() != null){
                queue.offer(node.getLeft());
                node.getLeft().setCode(node.getCode() + "0");
            }
            if (node.getRight() != null){
                queue.offer(node.getRight());
                node.getRight().setCode(node.getCode() + "1");
            }
        }
        return list;
    }

5.解码并写入文件

       List<String> list4 = new ArrayList<>();
        for (int i = 0;i < result.length();i++){
            list4.add(result.charAt(i) + "");
        }
        String temp = "";
        String temp1 = "";
        while (list4.size() > 0){
            temp += "" + list4.get(0);
            list4.remove(0);
            for (int i = 0;i < list3.size();i++){
                if (temp.equals(list3.get(i))){
                    temp1 += "" + list2.get(i);
                    temp = "";
                }
            }
        }
        System.out.println("文件解码结果为： " + temp1);
        File file = new File("D:\\Development\\123\\src\\word.txt");
        Writer out = new FileWriter(file);
        out.write(result);
        out.close();
    }

测试结果

代码链接