踩过无数坑实现的哈夫曼压缩（JAVA）

最近可能又是闲着没事干了，就想做点东西，想着还没用JAVA弄过数据结构，之前搞过算法，就试着写写哈夫曼压缩了。

本以为半天就能写出来，结果，踩了无数坑，花了整整两天时间！！orz。。。不过这次踩坑，算是又了解了不少东西，更觉得在开发中学习是最快的了。

注：代码已上传至github：https://github.com/leo6033/Java_Project

话不多说，进入正题

首先先来讲讲哈夫曼树

哈夫曼树属于二叉树，即树的结点最多拥有2个孩子结点。若该二叉树带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。

哈夫曼树的构造

假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：

(1) 将w1、w2、…，wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；

(2) 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和；

(3)从森林中删除选取的两棵树，并将新树加入森林；

(4)重复(2)、(3)步，直到森林中只剩一棵树为止，该树即为所求得的哈夫曼树。

哈夫曼编码

在数据通信中，需要将传送的文字转换成二进制的字符串，用0，1码的不同排列来表示字符。例如，需传送的报文为“HELLO WORLD”，这里用到的字符集为“D,E,H,L,O,R,W”，各字母出现的次数为{1,1,1,3,2,1,1}。现要求为这些字母设计编码。要区别7个字母，最简单的二进制编码方式是等长编码，固定采用3位二进制，可分别用000、001、010、011、100、101、110对“D,E,H,L,O,R,W”进行编码发送，当对方接收报文时再按照三位一分进行译码。显然编码的长度取决报文中不同字符的个数。若报文中可能出现26个不同字符，则固定编码长度为5。然而，传送报文时总是希望总长度尽可能短。在实际应用中，各个字符的出现频度或使用次数是不相同的，如A、B、C的使用频率远远高于X、Y、Z，自然会想到设计编码时，让使用频率高的用短编码，使用频率低的用长编码，以优化整个报文编码。

此时D->0000 E->0001 W->001 H->110 R->111 L->01 0->02

固定三位时编码长度为30，而时候哈夫曼编码后，编码长度为27，很明显长度缩小了，得到优化。

下面就是代码实现

HuffmanCompress.java

package 哈夫曼;

import java.io.DataInputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.PriorityQueue;

public class HuffmanCompress {
    private PriorityQueue<HufTree> queue = null;

    public void compress(File inputFile, File outputFile) {
        Compare cmp = new Compare();
        queue = new PriorityQueue<HufTree>(, cmp);

        // 映射字节及其对应的哈夫曼编码
        HashMap<Byte, String> map = new HashMap<Byte, String>();

        int i, char_kinds = ;
        int char_tmp, file_len = ;
        FileInputStream fis = null;
        FileOutputStream fos = null;
        DataOutputStream oos = null;

        HufTree root = new HufTree();
        String code_buf = null;

        // 临时储存字符频度的数组
        TmpNode[] tmp_nodes = new TmpNode[];

        for (i = ; i < ; i++) {
            tmp_nodes[i] = new TmpNode();
            tmp_nodes[i].weight = ;
            tmp_nodes[i].Byte = (byte) i;
        }

        try {
            fis = new FileInputStream(inputFile);
            fos = new FileOutputStream(outputFile);
            oos = new DataOutputStream(fos);

            /*
             * 统计字符频度，计算文件长度
             */
            while ((char_tmp = fis.read()) != -) {
                tmp_nodes[char_tmp].weight++;
                file_len++;
            }
            fis.close();
            // 排序，将频度为0的字节放在最后，同时计算除字节的种类，即有多少个不同的字节
            Arrays.sort(tmp_nodes);
            for (i = ; i < ; i++) {
                if (tmp_nodes[i].weight == ) {
                    break;
                }
                HufTree tmp = new HufTree();
                tmp.Byte = tmp_nodes[i].Byte;
                tmp.weight = tmp_nodes[i].weight;
                queue.add(tmp);
            }
            char_kinds = i;

            if (char_kinds == ) {
                oos.writeInt(char_kinds);
                oos.writeByte(tmp_nodes[].Byte);
                oos.writeInt(tmp_nodes[].weight);
            } else {
                // 建树
                createTree(queue);
                root = queue.peek();
                // 生成哈夫曼编码
                hufCode(root, "", map);
                // 写入字节种类
                oos.writeInt(char_kinds);
                for (i = ; i < char_kinds; i++) {
                    oos.writeByte(tmp_nodes[i].Byte);
                    oos.writeInt(tmp_nodes[i].weight);
                }
                oos.writeInt(file_len);
                fis = new FileInputStream(inputFile);
                code_buf = "";
                while ((char_tmp = fis.read()) != -) {
                    code_buf += map.get((byte) char_tmp);
                    while (code_buf.length() >= ) {
                        char_tmp = ;
                        for (i = ; i < ; i++) {
                            char_tmp <<= ;
                            if (code_buf.charAt(i) == '')
                                char_tmp |= ;
                        }
                        oos.writeByte((byte) char_tmp);
                        code_buf = code_buf.substring();
                    }
                }
                // 最后编码长度不够8位的时候，用0补齐
                if (code_buf.length() > ) {
                    char_tmp = ;
                    for (i = ; i < code_buf.length(); ++i) {
                        char_tmp <<= ;
                        if (code_buf.charAt(i) == '')
                            char_tmp |= ;
                    }
                    char_tmp <<= ( - code_buf.length());
                    oos.writeByte((byte) char_tmp);
                }
                oos.close();
                fis.close();
            }

        } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void extract(File inputFile, File outputFile) {
        Compare cmp = new Compare();
        queue = new PriorityQueue<HufTree>(, cmp);

        int i;
        int file_len = ;
        int writen_len = ;
        FileInputStream fis = null;
        FileOutputStream fos = null;
        DataInputStream ois = null;

        int char_kinds = ;
        HufTree root=new HufTree();
        byte code_tmp;
        try {
            fis = new FileInputStream(inputFile);
            ois = new DataInputStream(fis);
            fos = new FileOutputStream(outputFile);

            char_kinds = ois.readInt();
            // 字节只有一种
            if (char_kinds == ) {
                code_tmp = ois.readByte();
                file_len = ois.readInt();
                while ((file_len--) != ) {
                    fos.write(code_tmp);
                }
            } else {
                for (i = ; i < char_kinds; i++) {
                    HufTree tmp = new HufTree();
                    tmp.Byte = ois.readByte();
                    tmp.weight = ois.readInt();
                    System.out.println("Byte: "+tmp.Byte+" weight: "+tmp.weight);
                    queue.add(tmp);
                }

                createTree(queue);

                file_len = ois.readInt();
                root = queue.peek();
                while (true) {
                    code_tmp = ois.readByte();
                    for (i = ; i < ; i++) {
　　　　　　　　　　　　　　//这里为什么是&128呢？
　　　　　　　　　　　　　　//我们是按编码顺序走的，1向右，0向左，对于一串byte编码有8位，那最高位就是2^7，就是128
　　　　　　　　　　　　　　//所以通过位运算来判断该位是0还是1
　　　　　　　　　　　　　　//之前我想错了，从后面开始走，结果乱码，压缩在这块也卡了好久orz
                        if ((code_tmp&)==) {
                            root = root.rchild;
                        } else {
                            root = root.lchild;
                        }
                        if (root.lchild == null && root.rchild == null) {
                            fos.write(root.Byte);
                            ++writen_len;
                            if (writen_len == file_len)
                                break;
                            root = queue.peek();
                        }
                        code_tmp <<= ;
                    }
                    if (writen_len == file_len)
                        break;
                }
            }
            fis.close();
            fos.close();

        } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }

    }

    public void createTree(PriorityQueue<HufTree> queue) {
        while (queue.size() > ) {
            HufTree min1 = queue.poll();
            HufTree min2 = queue.poll();
            System.out.print(min1.weight + " " + min2.weight + " ");

            HufTree NodeParent = new HufTree();
            NodeParent.weight = min1.weight + min2.weight;
            NodeParent.lchild = min1;
            NodeParent.rchild = min2;

            queue.add(NodeParent);
        }
    }

    public void hufCode(HufTree root, String s, HashMap<Byte, String> map) {
        if (root.lchild == null && root.rchild == null) {
            root.code = s;
            System.out.println("节点" + root.Byte + "编码" + s);
            map.put(root.Byte, root.code);

            return;
        }
        if (root.lchild != null) {
            hufCode(root.lchild, s + '', map);
        }
        if (root.rchild != null) {
            hufCode(root.rchild, s + '', map);
        }

    }

}

Compare.java

package 哈夫曼;

import java.util.Comparator;

public class Compare implements Comparator<HufTree>{

    @Override
    public int compare(HufTree o1, HufTree o2) {
        if(o1.weight < o2.weight)
            return -;
        else if(o1.weight > o2.weight)
            return ;
        return ;
    }

}

这里涉及到JAVA中优先对列的重载排序，我之前一直按照C++中的重载来写，结果发现发现压缩后的大小是原文件的3倍！！！！然后还一直以为是压缩过程的问题，疯狂看压缩过程哪里错了，最后输出了下各字符的编码才发现问题，耗了我整整一天TAT。。附上一个对优先队列重载讲解的链接https://blog.csdn.net/u013066244/article/details/78997869

HufTree.java

package 哈夫曼;

public class HufTree{
    public byte Byte; //以8位为单元的字节
    public int weight;//该字节在文件中出现的次数
    public String code; //对应的哈夫曼编码
    public HufTree lchild,rchild;

}

//统计字符频度的临时节点
class TmpNode implements Comparable<TmpNode>{
    public byte Byte;
    public int weight;

    @Override
    public int compareTo(TmpNode arg0) {
        if(this.weight < arg0.weight)
            return ;
        else if(this.weight > arg0.weight)
            return -;
        return ;
    }
}

test.java

package 哈夫曼;

import java.io.File;

public class test {

    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub
        HuffmanCompress sample = new HuffmanCompress();
    //    File inputFile = new File("C:\\Users\\long452a\\Desktop\\opencv链接文档.txt");
    //   File outputFile = new File("C:\\Users\\long452a\\Desktop\\opencv链接文档.rar");
    //    sample.compress(inputFile, outputFile);
        File inputFile = new File("C:\\Users\\long452a\\Desktop\\opencv链接文档.rar");
            File outputFile = new File("C:\\Users\\long452a\\Desktop\\opencv链接文档1.txt");
           sample.extract(inputFile, outputFile);
    }

}