赫夫曼编码

赫夫曼编码与解码

●赫夫曼编码也翻译为哈夫曼编码(HuffmanCoding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式,属于一种程序算法
●赫夫曼编码是赫哈夫曼树在电讯通信中的经典的应用之一。
●赫夫曼编码广泛地用于数据文件压缩。其压缩率通常在20%~90%之间
●赫夫曼码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，称之为最佳编码

赫夫曼编码原理剖析

赫夫曼树根据排序方法不同，可能不太一样，对应的赫夫曼编码也不完全一样，但长度总是相同的。

用赫夫曼编码实现文件压缩和解压

赫夫曼编码压缩文件注意事项

➢如果文件本身就是经过压缩处理的，那么使用赫夫曼编码再压缩效率不会有明显变化, 比如视频,ppt等等文件
➢赫夫曼编码是按字节来处理的，因此可以处理所有的文件(二进制文件、文本文件)
➢如果一个文件中的内容，重复的数据不多，压缩效果也不会很明显。

package com.xudong.DataStructures;

import java.io.*;
import java.util.*;

public class HuffmanCodeDemo {
    public static void main(String[] args) {
        String content = "i like like like java do you like a java";
        byte[] contentBytes = content.getBytes();
        System.out.println("原字符串长度：" + contentBytes.length);
        byte[] huffmanCodesBytes = haffmanZip(contentBytes);
        System.out.println("压缩后的结果是：" + Arrays.toString(huffmanCodesBytes) + "  长度=" + huffmanCodesBytes.length);

        byte[] sourceBytes = decode(huffmanCodes, huffmanCodesBytes);
        System.out.println("原来的字符串=" + new String(sourceBytes));

        System.out.println("------------------------------");
        //测试压缩文件
        String srcFile = "C:\Users\Shinelon\Desktop\java大数据开发大纲.jpg";
        String destFile = "C:\Users\Shinelon\Desktop\java大数据开发大纲.zip";
        zipFile(srcFile,destFile);
        System.out.println("压缩文件成功！");

        //测试解压文件
        String zipFile = "C:\Users\Shinelon\Desktop\java大数据开发大纲.zip";
        String unZipFile = "C:\Users\Shinelon\Desktop\java大数据开发大纲2.jpg";
        unZipFile(zipFile,unZipFile);
        System.out.println("解压文件成功！");


        /*
        List<Node1> nodes = getNodes(contentBytes);
        System.out.println("nodes=" + nodes);

        System.out.println("赫夫曼树,前序遍历：");
        Node1 huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        huffmanTreeRoot.preOrder();

        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
        System.out.println("生成的哈夫曼编码表：" + huffmanCodes);

        byte[] huffmanCodeBytes = zip(contentBytes, huffmanCodes);
        System.out.println("huffmanCodeBytes=" + Arrays.toString(huffmanCodeBytes));

         */
    }

    //对文件解压
    public static void unZipFile(String zipFile,String destFile){
        ObjectInputStream ois = null;
        FileOutputStream fos = null;
        try {
            //创建文件输入流
            FileInputStream fis = new FileInputStream(zipFile);
            //创建对象输入流
            ois = new ObjectInputStream(fis);
            //读取byte数组 huffmanBytes
            byte[] huffmanBytes = (byte[]) ois.readObject();
            //读取赫夫曼编码表
            Map<Byte,String> huffmanCodes = (Map<Byte, String>) ois.readObject();
            //解码
            byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
            //将bytes数组写入到目标文件
            fos = new FileOutputStream(destFile);
            //写入数据到destFile
            fos.write(bytes);

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                ois.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                fos.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    //对文件进行压缩
    /**
     * @param srcFile 原文件路径
     * @param destFile 压缩后存放的目录
     */
    public static void zipFile(String srcFile,String destFile){
        FileInputStream fis = null;
        ObjectOutputStream oos = null;
        try {
            //创建文件输入流
            fis = new FileInputStream(srcFile);
            //创建一个和源文件一样大小的byte[]
            byte[] b = new byte[fis.available()];
            //读取文件
            fis.read(b);
            //对源文件进行压缩
            byte[] huffmanBytes = haffmanZip(b);
            //创建文件输出流，存放压缩文件
            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(destFile);
            //创建一个和文件输出流关联的ObjectOutputStream
            oos = new ObjectOutputStream(fos);
            //把赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanBytes);
            //将赫夫曼编码表写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanCodes);

        } catch (IOException e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        } finally {
            try {
                fis.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                oos.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }

    //数据解码（解压）
    //1.将huffmanCodesBytes[-88, -65, -56, -65...]转成赫夫曼编码对应的二进制字符串"101010001011..."
    //2.将对应的二进制字符串对照赫夫曼编码表转换成原来的字符串"i like like like..."

    /**
     * @param huffmanCodes 赫夫曼编码表
     * @param huffmanBytes 赫夫曼编码得到的数组
     * @return 原来字符串对应的数组
     */
    private static byte[] decode(Map<Byte,String> huffmanCodes,byte[] huffmanBytes){
        //1.先得到huffmanBytes对应的二进制字符串 "1010100010111..."
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        //将byte数组转成二进制字符串
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
            byte b = huffmanBytes[i];
            //判断是否为最后一个字节
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
            stringBuilder.append(byteToBitString(!flag,b));
        }

        //将赫夫曼编码表的键值调换，进行解码
        Map<String, Byte> map = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Byte,String> entry : huffmanCodes.entrySet()){
            map.put(entry.getValue(),entry.getKey());
        }

        //存放byte
        List<Byte> list = new ArrayList<>();
        //扫描stringBuilder
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length();) {
            int count = 1;
            boolean flag = true;
            Byte b = null;

            while (flag){
                //递增的取出key
                String key = stringBuilder.substring(i, i + count);
                b = map.get(key);
                if (b == null){//没有匹配到
                    count++;
                }else {//匹配到
                    flag = false;
                }
            }
            list.add(b);
            i += count;//i 移动到count
        }
        //此时list存放了解压后的所有字符
        byte b[] = new byte[list.size()];
        for (int i = 0; i < b.length; i++) {
            b[i] = list.get(i);
        }
        return b;
    }



    /**
     * @param flag 标志是否需要补高位，如果是最后一个字节，则无需补高位
     * @param b 传入的byte
     * @return 是该 b 对应补码返回的二进制字符串
     */
    private static String byteToBitString(boolean flag,byte b){
       //使用变量保存b
       int temp = b;//将b转成int
       //如果是正数，则需要补高位
       if (flag){
           temp |= 256;//按或与
       }
        String str = Integer.toBinaryString(temp);//返回的是temp对应的二进制补码
        if (flag){
            return str.substring(str.length() - 8);
        }else {
            return str;
        }
    }


    /**
     * @param bytes 原始字符串对应的字节数组
     * @return 经过赫夫曼编码处理后的字节数组
     */
    private static byte[] haffmanZip(byte[] bytes){
        List<Node1> nodes = getNodes(bytes);
        //根据nodes创建的赫夫曼树
        Node1 huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        //对应的赫夫曼编码（根据赫夫曼树）
        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
        //根据生成的赫夫曼编码，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
        byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes, huffmanCodes);
        return huffmanCodeBytes;
    }



    /**注：是补码的形式进行编码
     * @param bytes 原始的字符串对应的byte[]
     * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map
     * @return 拼接后的编码，8位一个存储在byte中
     */
    //将字符串对应的byte[]数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码压缩后的byte[]
    private static byte[] zip(byte[] bytes,Map<Byte,String> huffmanCodes){
        //利用huffmanCodes将bytes转成赫夫曼编码对应的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        //遍历传入的字节数组
        for (byte b : bytes){
            stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
        }
        //统计返回byte[] huffmanCodeBytes 长度
        int len;
        if (stringBuilder.length() % 8 == 0){
            len = stringBuilder.length() / 8;
        }else {
            len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
        }

        //创建存储压缩后的byte数组
        byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
        int index = 0;//记录是第几个byte
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) {
            String strByte;
            if (i + 8 > stringBuilder.length()){//不够8位
                strByte = stringBuilder.substring(i);
            }else {
                strByte = stringBuilder.substring(i,i + 8);
            }
            //将strByte 转成 一个 byte ，放入huffmanCodeBytes中
            huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte,2);
            index++;
        }
        return huffmanCodeBytes;
    }

    //重载getCodes
    private static Map<Byte,String> getCodes(Node1 root){
        if (root == null){
            return null;
        }
        //处理root的左子树
        getCodes(root.left,"0",stringBuilder);
        //处理root的右子树
        getCodes(root.right,"1",stringBuilder);
        return huffmanCodes;
    }


    //将赫夫曼编码表存放到Map中，形如 32 -> 01 , 97 -> 100
    static Map<Byte,String> huffmanCodes = new HashMap<>();
    //生成的赫夫曼编码需要拼接路径，定义StringBuilder存储某个叶子节点的路径
    static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    /**
     * 功能：将传入的node节点的所有叶子节点的赫夫曼编码得到，并放入huffmanCodes集合
     * @param node 传入节点
     * @param code 路径：左子节点是 0 ，右子节点 1
     * @param stringBuilder 用于拼接路径
     */
    private static void getCodes(Node1 node,String code,StringBuilder stringBuilder){
        StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
        //将code加入到StringBuilder2
        stringBuilder2.append(code);
        if (node != null){//如果node == null不处理
            //判断当前node是叶子节点还是非叶子节点
            if (node.data == null){//非叶子节点
                //向左递归
                getCodes(node.left,"0",stringBuilder2);
                //向右递归
                getCodes(node.right,"1",stringBuilder2);
            }else {//说明是叶子节点
                //存储
                huffmanCodes.put(node.data,stringBuilder2.toString());
            }
        }
    }


    //前序遍历的方法
    public static void preOrder(Node1 root){
        if (root != null){
            root.preOrder();
        }else {
            System.out.println("赫夫曼树为空！");
        }
    }

    /**
     * @param bytes 接收字节数组
     * @return 返回List形式
     */
    private static List<Node1> getNodes(byte[] bytes){
        ArrayList<Node1> nodes = new ArrayList<>();

        //统计每一个byte出现的次数
        HashMap<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
        for (byte b : bytes){
            Integer count = counts.get(b);
            if (count == null){//Map还没有这个数据时
                counts.put(b,1);
            }else {
                counts.put(b,count + 1);
            }
        }
        //遍历map，把每一个键值对转换成一个node对象，加入到nodes集合
        for (Map.Entry<Byte,Integer> entry : counts.entrySet()){
            nodes.add(new Node1(entry.getKey(),entry.getValue()));
        }
        return nodes;
    }

    //通过List创建对应的赫夫曼树
    public static Node1 createHuffmanTree(List<Node1> nodes){

        while (nodes.size() > 1){
            //排序
            Collections.sort(nodes);

            //1.取出权值最小的节点（二叉树）
            Node1 leftNode = nodes.get(0);
            //2.取出权值第二小的节点（二叉树）
            Node1 rightNode = nodes.get(1);
            //3.创建一个新的二叉树,跟节点root只取权值
            Node1 parent = new Node1(null,leftNode.weight + rightNode.weight);
            parent.left = leftNode;
            parent.right = rightNode;
            //4.从ArrayList删除处理过的二叉树
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            //5.将parent加入到nodes
            nodes.add(parent);
        }
        //最后的节点就是赫夫曼树root节点
        return nodes.get(0);
    }
}

//创建Node，待处理数据和权值
class Node1 implements Comparable<Node1>{
    Byte data;//存放数据本身，即ASCII码
    int weight;//权值，即字符出现的个数
    Node1 left;
    Node1 right;

    public Node1(Byte data, int weight) {
        this.data = data;
        this.weight = weight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node1{" +
                "data=" + data +
                ", weight=" + weight +
                '}';
    }

    @Override
    public int compareTo(Node1 o) {
        return this.weight - o.weight;
    }

    //前序遍历
    public void preOrder(){
        System.out.println(this);
        if (this.left != null){
            this.left.preOrder();
        }
        if (this.right != null){
            this.right.preOrder();
        }
    }
}