Huffman编码算法之Java实现

最新推荐文章于 2025-03-18 20:12:21 发布

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kimy

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分类专栏： Core Java Algorithms 文章标签：算法编码 java Greedy

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kimylrong/article/details/17022319

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本文介绍了Huffman编码的基本原理及其在数据压缩中的应用，详细讲解了如何使用Java实现Huffman编码的统计、构建树、编码、解码及测试过程，通过实例展示了Huffman编码的效率优势。

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Huffman编码介绍

Huffman编码处理的是字符以及字符对应的二进制的编码配对问题，分为编码和解码，目的是压缩字符对应的二进制数据长度。我们知道字符存贮和传输的时候都是二进制的(计算机只认识0/1)，那么就有字符与二进制之间的mapping关系。字符属于字符集(Charset), 字符需要通过编码(encode)为二进制进行存贮和传输，显示的时候需要解码(decode)回字符，字符集与编码方法是一对多关系(Unicode可以用UTF-8,UTF-16等编码)。理解了字符集，编码以及解码，满天飞的乱码问题也就游刃而解了。以英文字母小写a为例, ASCII编码中，十进制为97，二进制为01100001。ASCII的每一个字符都用8个Bit(1Byte)编码，假如有1000个字符要传输，那么就要传输8000个Bit。问题来了，英文中字母e的使用频率为12.702%，而z为0.074%，前者是后者的100多倍，但是确使用相同位数的二进制。可以做得更好，方法就是可变长度编码，指导原则就是频率高的用较短的位数编码，频率低的用较长位数编码。Huffman编码算法就是处理这样的问题。

Huffman编码Java实现

Huffman编码算法主要用到的数据结构是完全二叉树(full binary tree)和优先级队列。后者用的是java.util.PriorityQueue，前者自己实现(都为内部类)，代码如下:

static class Tree {
		private Node root;

		public Node getRoot() {
			return root;
		}

		public void setRoot(Node root) {
			this.root = root;
		}
	}

	static class Node implements Comparable<Node> {
		private String chars = "";
		private int frequence = 0;
		private Node parent;
		private Node leftNode;
		private Node rightNode;

		@Override
		public int compareTo(Node n) {
			return frequence - n.frequence;
		}

		public boolean isLeaf() {
			return chars.length() == 1;
		}

		public boolean isRoot() {
			return parent == null;
		}

		public boolean isLeftChild() {
			return parent != null && this == parent.leftNode;
		}

		public int getFrequence() {
			return frequence;
		}

		public void setFrequence(int frequence) {
			this.frequence = frequence;
		}

		public String getChars() {
			return chars;
		}

		public void setChars(String chars) {
			this.chars = chars;
		}

		public Node getParent() {
			return parent;
		}

		publi