20182324 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》哈夫曼编码测试报告

20182324 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》哈夫曼编码测试报告

课程：《程序设计与数据结构》
班级： 1823
姓名： yyh
学号： 20182324
课程教师：王志强
测试日期：2019年11月22日
必修/选修： 必修

1.测试内容

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

2. 实验过程及结果

• （1）事先准备好一个包含 26 个英文字母的文本文件，相对路径为srcHuffmanTree.txt，使用读写流将其内容读出并存储英文字母出现的个数。

    File file = new File("src\HuffmanTree.txt");
    if (!file.exists())
    {
        file.createNewFile();
    }
    BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));
    String s;
    String message = "";
  
    while((s = br.readLine()) != null)
    {
        message += s; 
    }
  
    String[] result = message.split("");
    for (int n = 0;n < result.length; n++){
        for (int i = 0; i < 27; i++){
            if (result[n].equals(list.get(i))){
                number[i] += 1;
            }
        }
    }
  

• （2）构造 HuffmanTree

    while (nodes.size() > 1)
    {
        Collections.unmodifiableList(nodes);
  
        HuffmanNode left = nodes.get(nodes.size() - 2);
        left.setCode("0");  //左子树置为 0
        HuffmanNode right = nodes.get(nodes.size() - 1);
        right.setCode("1");  //右子树置为 1
        HuffmanNode parent = new HuffmanNode(null, left.getLength() + right.getLength());
        parent.setLeft(left);
        parent.setRight(right);
        nodes.remove(left);
        nodes.remove(right);
        nodes.add(parent);
    }
  

• （3）将 26 个英文字母出现的次数与文本总字数相除，使用DecimalFormat规范小数位，输出各字母出现的概率。

    List<HuffmanNode> nodeList = new ArrayList<HuffmanNode>();
    DecimalFormat df = new DecimalFormat( "0.0000000");
    double wei;
    double sum = result.length;
  
    for(int i = 0;i < 27;i++)
    {
        wei = ((double) number[i]/sum);
        System.out.println(list.get(i) + "出现" + number[i] + "次,概率为" + df.format(wei));
        nodeList.add(new HuffmanNode(list.get(i),number[i]));
    }
  

• （4）将 Huffman 树中的内容进行编码。

    List<HuffmanNode> list = new ArrayList<HuffmanNode>();
    Queue<HuffmanNode> queue = new ArrayDeque<HuffmanNode>();
  
    if (root != null)
    {
        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)
        {
            node.getLeft().setCode(node.getCode() + "0");
        }
        if (node.getRight() != null)
        {
            node.getRight().setCode(node.getCode() + "1");
        }
  
        if (node.getLeft() != null)
        {
            queue.offer(node.getLeft());
        }
  
        if (node.getRight() != null)
        {
            queue.offer(node.getRight());
        }
    }
  

• （5）对源文件进行编解码操作，并分别输出结果。

    HuffmanTree huffmanTree = new HuffmanTree();
    HuffmanNode node = createTree(nodeList);
    List<HuffmanNode> inlist = new ArrayList<HuffmanNode>();
    inlist = huffmanTree.breadth(node);
  
    String[] name = new String[number.length];
    String[] code = new String[number.length];
  
    File file1 = new File("src\Huffman编码文件.txt");
    File file2 = new File("src\Huffman解码文件.txt");
    FileWriter fileWriter1 = new FileWriter(file1);
    FileWriter fileWriter2 = new FileWriter(file2);
  

• 最终运行结果如图所示：