20182306 哈夫曼编码测试
实验内容
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
哈夫曼树的理解
哈夫曼树是二叉树中很特别的一种，也是最优二叉树，通过某种权值来构造出哈夫曼二叉树，在这个二叉树中，只有叶子节点才是有效的数据节点，其他的非叶子节点是为了构造出哈夫曼而引入的！
哈夫曼编码是一个通过哈夫曼树进行的一种编码，一般情况下，以字符：‘0’与‘1’表示。编码的实现过程很简单，只要实现哈夫曼树，通过遍历哈夫曼树，规定向左子树遍历一个节点编码为“0”，向右遍历一个节点编码为“1”，结束条件就是遍历到叶子节点。
哈夫曼编码
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构造一个结点类,定义好字符、权值、左结点、右结点、哈夫曼编码。
public class HuffmanNode<T> implements Comparable<HuffmanNode<T>> { private char data;//字符 private double weight;//权值 private HuffmanNode left;//左结点 private HuffmanNode right;//右结点 String code;//哈夫曼编码 public HuffmanNode(char data, double weight){ this.data = data; this.weight = weight; this.code =""; } -
构造哈夫曼树
public static HuffmanNode createTree(List<HuffmanNode> nodes) { // 只要nodes数组中有2个以上的节点 while (nodes.size() > 1) { //这个是将结点进行排序，这个实现，是在结点类中自己写了一个比较的方法 Collections.sort(nodes); //左侧编码为0，将左孩子定义为列表中的倒数第二个 HuffmanNode left = nodes.get(nodes.size() - 1); //右侧编码为1，右孩子为列表中的倒数第一个 HuffmanNode right = nodes.get(nodes.size() - 2); //那么我们知道，他们的双亲结点就是他们的权值之和 HuffmanNode parent = new HuffmanNode('无', left.getWeight() + right.getWeight()); //这里把双亲结点就放进去了 parent.setLeft(left); left.setCode("0"); parent.setRight(right); right.setCode("1"); //删除权值最小的两个节点 nodes.remove(left); nodes.remove(right); //将新节点加入到集合中 nodes.add(parent); } return nodes.get(0); } -
输出编码
public static List<HuffmanNode> breadth(HuffmanNode root) {//这里利用了广度优先遍历的内容 List<HuffmanNode> list = new ArrayList<HuffmanNode>(); Queue<HuffmanNode> queue = new ArrayDeque<HuffmanNode>(); //如果根结点存在，那么我们就将根放入列表中 if (root != null) { queue.offer(root); root.getLeft().setCode(root.getCode() + "0"); root.getRight().setCode(root.getCode() + "1"); } //如果队列不是空的，那么我们就队尾放进列表中 while (!queue.isEmpty()) { list.add(queue.peek()); HuffmanNode node = queue.poll(); //如果左子节点不为null，将它加入到队列 if (node.getLeft() != null) { queue.offer(node.getLeft()); node.getLeft().setCode(node.getCode() + "0"); } //如果右子节点不为null，将它加入到队列 if (node.getRight() != null) { queue.offer(node.getRight()); node.getRight().setCode(node.getCode() + "1"); } } return list; } -
进行测试
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在文件中分别写出字符和哈夫曼的编码
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通过一些循环的方式，对编码进行输出和解密
public static void main(String[] args) throws IOException { //把字符集从文件中读出来，并保存在一个数组里 File file = new File("C:\\Users\\DELL\\IdeaProjects\\20172306\\text1.txt"); Reader reader = new FileReader(file); BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(reader); String temp = bufferedReader.readLine(); char characters[] = new char[temp.length()]; for (int i = 0; i < temp.length(); i++) { characters[i] = temp.charAt(i); } System.out.println("原字符集为：" + Arrays.toString(characters)); double frequency[] = new double[27];//26个字母加空格 int numbers = 0;//空格的个数 for (int i = 0; i < characters.length; i++) { if (characters[i] == ' ') { numbers++; } frequency[26] = (float) numbers / characters.length; } System.out.println("字符集为"); for (int j = 97; j <= 122; j++) { int number = 0;//给字母计数 for (int m = 0; m < characters.length; m++) { if (characters[m] == (char) j) { number++; } frequency[j - 97] = (float) number / characters.length; } System.out.print((char) j + "，"); } System.out.println("空格"); System.out.println("每个字符的概率是" + "\n" + Arrays.toString(frequency)); double result = 0.0; for (int z = 0; z < 27; z++) { result += frequency[z]; } System.out.println("总概率之和为" + result); List<HuffmanNode> nodes = new ArrayList<HuffmanNode>(); for (int o = 97; o <= 122; o++) { nodes.add(new HuffmanNode((char) o, frequency[o - 97])); } nodes.add(new HuffmanNode(' ', frequency[26])); HuffmanNode root = HuffmanTree.createTree(nodes); System.out.println("哈夫曼树为："); System.out.println(breadth(root)); //对英文文件进行编码，输出一个编码后的文件 String result1 = ""; List<HuffmanNode> temp1 = breadth(root); for (int i = 0; i < characters.length; i++) { for (int j = 0; j < temp1.size(); j++) { if (characters[i] == temp1.get(j).getData()) { result1 += temp1.get(j).getCode(); } } } System.out.println("对文件进行编码后的结果为："); System.out.println(result1); File file2 = new File("C:\\Users\\DELL\\IdeaProjects\\20182306\\text2.txt"); Writer writer = new FileWriter(file2); writer.write(result1); writer.close(); //对英文文件进行解码，输出一个解码后的文件 List<String> newlist = new ArrayList<>(); for(int m=0;m < temp1.size();m++) { if(temp1.get(m).getData()!='无') newlist.add(String.valueOf(temp1.get(m).getData())); } System.out.println("字符："+newlist); List<String> newlist1 = new ArrayList<>(); for(int m=0;m < temp1.size();m++) { if(temp1.get(m).getData()!='无') newlist1.add(String.valueOf(temp1.get(m).getCode())); } System.out.println("对应编码："+newlist1); //先从编完码的文件中读出密文 FileReader fileReader = new FileReader("C:\\Users\\DELL\\IdeaProjects\\20172306\\text2.txt"); BufferedReader bufferedReader1 = new BufferedReader(fileReader); String secretline = bufferedReader1.readLine(); //将读出的密文存在secretText列表中 List<String> secretText = new ArrayList<String>(); for (int i = 0; i < secretline.length(); i++) { secretText.add(secretline.charAt(i) + ""); } //解密 String result2 = ""; String current=""; while(secretText.size()>0) { current = current + "" + secretText.get(0); secretText.remove(0); for (int p = 0; p < newlist1.size(); p++) { if (current.equals(newlist1.get(p))) { result2 = result2 + "" + newlist.get(p); current=""; } } } System.out.println("解码后的结果："+result2); File file3 = new File("C:\\Users\\DELL\\\\20182306\\text3.txt"); Writer writer1 = new FileWriter(file3); writer1.write(result2); writer.close(); }
测试结果
