哈夫曼压缩的原理：
通过统计文件中每个字节出现的频率,将8位的01串转换为位数较短的哈夫曼编码.
其中哈夫曼编码是根据文件中字节出现的频率构建的,其中出现频率越高的字节,其路径长度越短;
出现频率越低的字节其路径长度越长.从而达到压缩的目的.
如何构造哈夫曼树?
一. 定义字节类
我的字节类定义了一下属性
java" id="highlighter_783288">
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public int data;//节点数据 public int weight;//该节点的权值 public int point;//该节点所在的左右位置 0-左 1-右 private NodeData parent;//父节点引用 private NodeData left;//左节点引用 private NodeData right;//右节点引用 |
二.建哈夫曼树
1.定义一个存储字节信息的数组: int array_Bytes[256];
其中数组的下标[0,256)代表字节数值(一个字节8位,其值在[0,256)范围内);数组存储字节出现的次数.
2.遍历要压缩的文件,统计字节出现的次数.
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InputStream data = new FileInputStream(path); /******** 文件中字符个数 ********/ int number = data.available(); for (int i = 0; i < number; i++) { int b = data.read(); array_Bytes[b] ++; } data.close(); |
3.将字节类对象存入优先队列
4.运用HashMap 构造码表
哈夫曼压缩代码如下:
1.字节类
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package compressFile; /** * 节点数据 * 功能：定义数据，及其哈夫曼编码 * @author Andrew * */public class NodeData { public NodeData(){ } public int data;//节点数据 public int weight;//该节点的权值 public int point;//该节点所在的左右位置 0-左 1-右 private NodeData parent; private NodeData left; private NodeData right; public int getData(){ return data; } public NodeData getParent() { return parent; } public void setParent(NodeData parent) { this.parent = parent; } public NodeData getLeft() { return left; } public void setLeft(NodeData left) { this.left = left; } public NodeData getRight() { return right; } public void setRight(NodeData right) { this.right = right; } } |
2.统计字节的类，并生成码表
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package compressFile; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.PriorityQueue; /** * 统计指定文件中每个字节数 功能：定义数组，将文件中的字节类型及个数写入数组 * 创建优先队列和哈夫曼树 * @author Andrew * */public class StatisticBytes { /** * 第一步： * 统计文件中字节的方法 * * @param path * 所统计的文件路径 * @return 字节个数数组 */ private int[] statistic(String path) { /******储存字节数据的数组--索引值代表字节类型-存储值代表权值******/ int[] array_Bytes = new int[256]; try { InputStream data = new FileInputStream(path); BufferedInputStream buffered = new BufferedInputStream(data); /******** 文件中字符个数 ********/ int number = data.available(); System.out.println("字节个数》》》"+number); for (int i = 0; i < number; i++) { int b = data.read(); array_Bytes[b] ++; } data.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return array_Bytes; } /** * 第二步： * 根据统计的字节数组创建优先队列 * @param array 统计文件字节的数组 * @return 优先队列 */ private PriorityQueue<NodeData> createQueue(int[] array){ //定义优先队列，根据数据的权值排序从小到大 PriorityQueue<NodeData> queue = new PriorityQueue<NodeData>(array.length,new Comparator<NodeData>(){ public int compare(NodeData o1, NodeData o2) { return o1.weight - o2.weight; } }); for(int i=0; i<array.length; i++){ if(0 != array[i]){ NodeData node = new NodeData(); node.data = i;//设置该节点的数据 node.weight = array[i];//设置该节点的权值 queue.add(node); } } return queue; } /** * 第三步： * 根据优先队列创建哈夫曼树 * @param queue 优先队列 * @return 哈夫曼树根节点 */ private NodeData createTree(PriorityQueue<NodeData> queue){ while(queue.size() > 1){ NodeData left = queue.poll();//取得左节点 NodeData right = queue.poll();//取得右节点 NodeData root = new NodeData();//创建新节点 root.weight = left.weight + right.weight; root.setLeft(left); root.setRight(right); left.setParent(root); right.setParent(root); left.point = 0; right.point = 1; queue.add(root); } NodeData firstNode = queue.poll(); return firstNode; } /** * 第四步： * 寻找叶节点并获得哈夫曼编码 * @param root 根节点 */ private void achievehfmCode(NodeData root){ if(null == root.getLeft() && null == root.getRight()){ array_Str[root.data] = this.achieveLeafCode(root); /** * * 得到将文件转换为哈夫曼编码后的文集长度 * 文件长度 = 一种编码的长度 * 该编码出现的次数 */ WriteFile.size_File += (array_Str[root.data].length())*(root.weight); } if(null != root.getLeft()){ achievehfmCode(root.getLeft()); } if(null != root.getRight()){ achievehfmCode(root.getRight()); } } /** * 根据某叶节点获得该叶节点的哈夫曼编码 * @param leafNode 叶节点对象 */ private String achieveLeafCode(NodeData leafNode){ String str = ""; /*****************存储节点 01 编码的队列****************/ List<Integer> list_hfmCode = new ArrayList<Integer>(); list_hfmCode.add(leafNode.point); NodeData parent = leafNode.getParent(); while(null != parent){ list_hfmCode.add(parent.point); parent = parent.getParent(); } int size = list_hfmCode.size(); for(int i=size-2; i>=0; i--){ str += list_hfmCode.get(i); } System.out.println(leafNode.weight+"的哈夫曼编码为>>>"+str); return str; } /** * 第五步： * 根据获得的哈夫曼表创建 码表 * Integer 为字节byte [0~256) * String 为哈夫曼编码 * @return 码表 */ public Map<Integer,String> createMap(){ int[] hfm_Codes = this.statistic("F:\\JAVA\\压缩前.txt");//获得文件字节信息 PriorityQueue<NodeData> queue = this.createQueue(hfm_Codes);//获得优先队列 /* * 获得哈夫曼树的根节点， * this.createTree(queue)方法调用之后(含有poll())，queue.size()=0 */ NodeData root = this.createTree(queue); this.achievehfmCode(root);//获得哈夫曼编码并将其存入数组中 Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); for(int i=0; i<256; i++){ if(null != array_Str[i]){ map.put(i, array_Str[i]); } } return map; } /** * 存储字节哈夫曼编码的数组 * 下标：字节数据 * 元素：哈夫曼编码 */ public String[] array_Str = new String[256]; } |
3.将码表写入压缩文件并压缩正文
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package compressFile; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * 将码表和文件写入新的文件中 * @author Andrew * */public class WriteFile { // 实例化创建码表类对象 private StatisticBytes statistic = new StatisticBytes(); private Map<Integer, String> map = statistic.createMap();// 获得码表 // 字节接收变量，接收哈夫曼编码连接够8位时转换的字节 private int exmpCode; public static int size_File; public static void main(String[] args) { WriteFile writeFile = new WriteFile(); writeFile.init(); } private void init() { String filePath = "F:\\JAVA\\压缩后.txt"; this.writeFile(filePath); } /** * 第一步： 向文件中写入码表 * * @param dataOut * 基本数据流 */ private void writeCodeTable(DataOutputStream dataOut) { Set<Integer> set = map.keySet(); Iterator<Integer> p = set.iterator(); try { //向文件中写入码表的长度 dataOut.writeInt(map.size()); while (p.hasNext()) { Integer key = p.next(); String hfmCode = map.get(key); dataOut.writeInt(key);//写入字节 //写入哈夫曼编码的长度 dataOut.writeByte(hfmCode.length()); for(int i=0; i<hfmCode.length(); i++){ dataOut.writeChar(hfmCode.charAt(i));//写入哈夫曼编码 } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 第二步： 向压缩文件中写入编码 * * @param path */ private void writeFile(String path) { try { // 输入流 FileInputStream in = new FileInputStream("F:\\JAVA\\压缩前.txt"); BufferedInputStream bIn = new BufferedInputStream(in); // 输出流 FileOutputStream out = new FileOutputStream(path); DataOutputStream dataOut = new DataOutputStream(out); BufferedOutputStream bOut = new BufferedOutputStream(out); // 向文件中写入码表 this.writeCodeTable(dataOut); /********************写入补零个数*********************/ if(0 != size_File % 8){ dataOut.writeByte(8 - (size_File % 8)); } String transString = "";//中转字符串,存储字符串直到size大于8 String waiteString = "";//转化字符串, int size_File = in.available(); for(int i=0; i<size_File; i++){ int j = bIn.read(); System.out.println("]]]]]]]]]]]>>"); waiteString = this.changeStringToByte(transString + statistic.array_Str[j]); if(waiteString != ""){ bOut.write(exmpCode); transString = waiteString; }else{ transString += statistic.array_Str[j]; } } if("" != transString){ int num = 8-transString.length()%8; for(int i=0; i<num; i++){ transString += 0; } } transString = this.changeStringToByte(transString); bOut.write(exmpCode); bIn.close(); bOut.flush(); bOut.close(); out.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 附属第二步： * 将字符串转化为byte * * @param str * 要转化的字符串 * @return 如果str的长度大于8返回一个截取前8位后的str * 否则返回"" */ private String changeStringToByte(String str) { if (8 <= str.length()) { exmpCode = ((str.charAt(0) - 48) * 128 + (str.charAt(1) - 48) * 64 + (str.charAt(2) - 48) * 32 + (str.charAt(3) - 48) * 16 + (str.charAt(4) - 48) * 8 + (str.charAt(5) - 48) * 4 + (str.charAt(6) - 48) * 2 + (str.charAt(7) - 48)); str = str.substring(8); return str; } return ""; } } |
二.哈夫曼解压
原理:将压缩的逆向，即你是如何压缩的就怎样去解压。相当于你根据自己定义的协议进行压缩与解压缩文件。
代码如下：
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package decompressionFile; import java.io.DataInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * 解压文件 从压缩文件中读入数据解压 * * @author Andrew * */public class ReadFile { /** * 码表 Integter: 字节 [0,255) String： 哈夫曼编码 */ private Map<Integer, String> code_Map = new HashMap<Integer, String>(); public static void main(String[] args) { ReadFile readFile = new ReadFile(); readFile.readFile(); } /** * 第一步： 从文件中读出码表 * * @param dataInput * 基本数据输入流 * */ private void readMap(DataInputStream dataInput) { try { // 读出码表的长度 int size_Map = dataInput.readInt(); /**************** 读出码表信息 ************************************/ for (int i = 0; i < size_Map; i++) { int data = dataInput.readInt();// 读入字节信息 String str = "";// 哈夫曼编码 // 哈夫曼编码长度,存储时以字符写入 byte codeSize = dataInput.readByte(); for (byte j = 0; j < codeSize; j++) { str += dataInput.readChar(); } System.out.println("&&&&&&&&&&>>>>"+data+"!!!!!!!>>"+str); code_Map.put(data, str); } /***************************************************************/ } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 第二步： 解压正式文件 */ private void readFile() { try { // 文件输入流 InputStream input = new FileInputStream("F:\\JAVA\\压缩后.txt"); // BufferedInputStream bIn = new BufferedInputStream(input); DataInputStream dInput = new DataInputStream(input); // 调用读出码表的方法 this.readMap(dInput); byte zerofill = dInput.readByte();// 读出文件补零个数 System.out.println("补零个数》》》>>>>"+zerofill); // 文件输出流 OutputStream out = new FileOutputStream("F:\\JAVA\\解压后.txt"); String transString = "";//接收用于匹配码表中哈夫曼编码的字符串 String waiteString = "";//接收截取哈夫曼编码后剩余的字符串 /***********************************不耗内存的方法*****************************************/ int readCode = input.read();//从压缩文件中读出一个数据 int size = input.available(); for(int j=0; j<=size; j++){ System.out.println("readCodereadCodereadCode》》>>>>"+readCode); waiteString += this.changeIntToBinaryString(readCode);//将读到的整数转化为01字符串 for(int i=0; i<waiteString.length(); i++){ //将从文件中读出的01串一个一个字节的截取添加与码表中的哈夫曼编码比较 transString += waiteString.charAt(i); if(this.searchHC(transString, out)){ // waiteString = waiteString.substring( i+1 ); transString = ""; } } waiteString = ""; readCode = input.read(); if(j == size-1){ break; } } /************************************处理最后一个字***************************************/// int lastByte = input.read(); String lastWord = this.changeIntToBinaryString(readCode); waiteString = transString + lastWord.substring(0, 8-zerofill); transString = ""; for(int i=0; i<waiteString.length(); i++){ //将从文件中读出的01串一个一个字节的截取添加与码表中的哈夫曼编码比较 transString += waiteString.charAt(i); if(this.searchHC(transString, out)){ // waiteString = waiteString.substring( i+1 ); transString = ""; } } // this.searchHC(transString, out); /***********************************队列法，耗内存****************************************/// int readCode = input.read();//从压缩文件中读出一个数据 // List<Character> list = new ArrayList<Character>(); // while(-1 != readCode){ // String str = this.changeIntToBinaryString(readCode); // for(int i=0; i<str.length(); i++){ // list.add(str.charAt(i)); // } // readCode = input.read(); // } // for(int j=0; j<list.size()-zerofill; j++){ // transString += list.get(j); // if(this.searchHC(transString, out)){ // transString = ""; // } // } /*****************************************************************************************/ input.close(); out.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 将从文件中读到的01 串与码表中的哈夫曼编码比较 * 若在码表中含有与之对应的哈夫曼编码则将码表中对应的 * 数据写入解压文件，否则不写入 * @param str 从文件中读到的01 字符串 * @param out 文件输出流 * @return 若写入文件返回true，否则返回false * @throws IOException 写入发生错误时抛出异常 */ private boolean searchHC(String str, OutputStream out) throws IOException{ Set<Integer> set = code_Map.keySet(); Iterator<Integer> p = set.iterator(); while (p.hasNext()) { Integer key = p.next();//获得码表中的字节数据 String hfmCode = code_Map.get(key);//获得哈夫曼编码 if(hfmCode.equals(str)){ out.write(key); return true; } } return false; } /** * 根据 "除2取余，逆序排列"法 * 将十进制数字转化为二进制字符串 * @param a 要转化的数字 * @return 01 字符串 */ private String changeIntToBinaryString(int a) { int b = a; int count = 0; //记录 a 可转化为01串的个数，在不够8为时便于补零 String str = "";// 逆序二进制字符串 String exmpStr = "";// 顺序二进制字符串 while (a != 0) { b = a/2; if (a % 2 != 0) { str += 1; } else { str += 0; } a = b; count++; } //不够8位的地方补零 for (int i = 0; i < 8 - count; i++) { str += 0; } //将转化后的二进制字符串正序 for (int j = 7; j >= 0; j--) { System.out.print(str.charAt(j)); exmpStr += str.charAt(j); } System.out.println("转化后的字符串>>>>>>>>>"+exmpStr); return exmpStr; } } |
原文链接：http://1641606815.iteye.com/blog/1602277
