数据结构之哈弗曼编码的（Huffman Coding）加密解密压缩

最新推荐文章于 2022-05-23 19:47:36 发布

King来写代码

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分类专栏：数据结构文章标签：压缩哈弗曼编码

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/King_Like_Coding/article/details/51814386

本文介绍了哈弗曼编码在数据压缩中的使用，通过建立最优二叉树实现字符的加密、解密和压缩。哈弗曼编码是一种长度最短的前缀编码，能有效减少字符表示所需的位数，从而实现数据的压缩。文章提到，通过位操作将编码存储，相比于原始字符数组，能显著节省空间。程序执行中，文章内容从6KB压缩到3KB，但在解压时遇到因不满64位填充0导致的多余字符‘e’，解决方案是引入‘截止符’以标记编码结束。

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　　Huffman树又叫最优二叉树，它的特点是带权路径最短。
　　Huffman树的一个重要应用是Huffman编码，Huffman编码是长度最短的前缀编码。即给定要传送的字符的权值，根据权值求出Huffman编码，它一定是前缀编码（指任意字符的编码都不是另一个字符编码的前缀），并且在传送过程由字符组成的文字时，编码长度最小。
　　因此Huffman编码可以对文字进行加密解密还有压缩。加密的工作就是将文字转换为编码，解密工作是将编码转换为文字，如何转换本文不做详解（严蔚敏的《数据结构》书中有代码）。那么如何进行压缩？当字符转变为编码，如果数字编码用char数组存储，则size并未减少。因此我们考虑用位操作。
　　由于编码完成后，码的形式是0和1组成的串，因此按位存储比原来将节省空间，假设平均编码长度为5位(若平均编码长度超过8位则没有压缩效果了，毕竟char是一个字节，但不可能超过8位，因为根据Huffman编码性质编码长的出现频率低，编码短的出现频率高，后面结果也得到了验证)，则64位8个字节可以存储12.8个字符，而char只能存储8个字符。因此文字得到了压缩。
　　整个程序执行过程如图所示：
　　 HuffmanCoding执行过程
　　其中最难的是writeFile，利用位操作将编码组合在一起并写入文件，这里我们定义一个Unit单元，它包含64位数据，每次编码塞满64位数据，则写入文件。
　　按照上面的思想，写成的代码如下：

// HuffmanCode.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"

#include <IOSTREAM>
#include <stdlib.h>
#include <cstdio>
#include <string.h>
#include <FSTREAM>
#include <iomanip>
#include <map>
#include <iterator>
using namespace std;

typedef unsigned __int64 Dcode;
//Aesop_Fables.txt  graph.txt
char *readFileName = "graph.txt";  //读的文件名称
char *writeFileName = "graph_compress.dat";  //写的文件名称

typedef struct  HCBinary
{
    Dcode binaryCode;  //哈弗曼编码的二进制表示方法
    int length;  //编码长度
}HCBinary;


typedef struct Unit
{
    Dcode content;
    int remain;
}Unit;

Unit tempUnit;

typedef struct
{
    long long int weight;
    int parent, lchild, rchild;
    char ch;
}HTNode, *HuffmanTree;

map<char, long long int> frequencyMap;
map<char, HCBinary> codeMap;

void select(HuffmanTree &HT, int dest, int &s1, int &s2)//选择两个最小的元素，获得它们的位置
{
    long long int min1 = 9999999999;   //先让min1，min2为一个足够大的数
    long long int min2 = 9999999999;
    int tempS1 = 0;