阅读更多
上一篇博文简要地谈了一下哈夫曼编码，此文主要说说用哈夫曼编码实现的简单的的最常用的静态无损压缩--哈夫曼压缩。
压缩（Compression）
（麻麻说过中西结合效果好...）
首先，建立哈夫曼树的结点类
package com.Tree20131009;
/**
* Class node of Huffman tree
*
* @author YangKang
*
*/
public class HfmNode {
int data = 0; // 存储的字符
int weight = 0;//节点数据出现的次数（权值）
HfmNode leftChild = null;// 左边子结点
HfmNode rightChild = null;// 右边子结点
HfmNode parent = null;// 父结点
/**
* HfmNode constructor
* @param data
* @param weight
*/
public HfmNode(int data, int weight) {
this.data = data;
this.weight = weight;
}
}
接下来就是读取文件，统计字符出现的频率，并排序。
为了简便自定义如下存储格式基本信息
saveCode , Code [] //哈夫曼编码表
由于文件输入流中可能因为有汉字的存在，而在read（）方法返回负数。故要对汉子进行相应的处理。
但暂时没有加入汉字的编码和解码。
// 获取统计字节频率表
int[] byteCount;
/**
* 读取文件，统计文件中元素出现的频率
*
* @param path 文件路径名
* @return 统计的字符元素和频率的数组
*/
public int[] readFile(String path) throws IOException {
// 创建一个文件输入流对象
java.io.FileInputStream fis = new java.io.FileInputStream(path);
java.io.BufferedInputStream bis = new java.io.BufferedInputStream(fis);
// LogTool.INFO("文件输入流创建成功");
// LogTool.INFO(fis.toString());
int[] byteCount = new int[256];
// 读入 所有的文件字节
while (bis.available() > 0) {
int i = bis.read();
// LogTool.INFO(new Integer(i).toString());
if (i < 0) {// 越界处理
// byteCount[-i + 127]++;
LogTool.INFO("统计汉字成功");
if ((-i + 127) > 256) { // 汉字处理
LogTool.INFO("汉字，编码大于了256！！！");
}
} else {
// 统计字符的频率
byteCount[i]++;
//LogTool.INFO("统计字符成功" + i);
if (i > 255) {
LogTool.ERROR("数组越界，大于了256！！！");
}
}
}
// 关闭文件输入流
fis.close();
return byteCount;
}
字符频率排序的方法。
鄙人图简单用的是优先队列，优先队列比较符合哈夫曼树的构造方法；其特点为数字越小，优先权越高。也可以用冒泡排序等自定义排序，一定要重写比较器中的compare(o1, o2)方法，因为自然排序只是对于基本数据类型而非对象。否则会报java.lang.ClassCastException异常（好高端的异常，之前都没有见过
）。
/**
* 将频率存入优先队列
*
* @throws IOException
*/
public PriorityQueue saveList(String scrpath) throws IOException {
// 获取统计字节频率表
byteCount = readFile(scrpath);
for (int i = 0; i < byteCount.length; i++) {
System.out.println("ASCII "+i+"\t次数 "+byteCount[i]);
}
// 创建优先队列
PriorityQueue nodeQueue = new PriorityQueue(256,
new Comparator() {
/**
* 实现比较器内的方法
*
* @param node1
* @param node2
* @return
*/
public int compare(HfmNode node1, HfmNode node2) {
return node1.weight - node2.weight;
}
});
// 把所有结点放入优先队列中去
for (int i = 0; i < byteCount.length; i++) {
if (byteCount[i] != 0) {
// 创建哈夫曼二叉树的叶子节点
HfmNode newnode = new HfmNode(i, byteCount[i]);
// LogTool.INFO("叶子结点创建成功");
nodeQueue.add(newnode);
}
}
return nodeQueue;
}
再然后，我们就要种树啦...
/**
* the method of creating a huffman tree
*
* @return root of tree
* @throws IOException
*/
private HfmNode creatTree(String srcpath) throws IOException {
// 获取统计字节频率表
byteCount = readFile(srcpath);
// 放入优先队列排序
PriorityQueue nodeQueue = saveList(srcpath);
// 构建哈夫曼树
while (nodeQueue.size() > 1) {
// 获取了队首的两个最小的结点，并将两结点移出队列
HfmNode min1 = nodeQueue.poll();
HfmNode min2 = nodeQueue.poll();
// 父节点的权值是左右子节点的权值之和
HfmNode parentNode = new HfmNode(0, min1.weight + min2.weight);
// LogTool.INFO("构建哈夫曼度为2的结点成功");
// 建立树枝和树叶之间的连接关系
parentNode.leftChild = min1;
min1.parent = parentNode;
parentNode.rightChild = min2;
min2.parent = parentNode;
nodeQueue.add(parentNode);
}
// 返回父结点
HfmNode root = nodeQueue.peek();
return root;
}
种完树后就可以收获果实啦。 不过之前，那个竹篮来装岂不是更好。
哈夫曼字符编码类
package com.Tree20131009;
/**
* 哈夫曼编码类
*
* @author YangKang
*
*/
public class Code {
public String node;// 哈夫曼编码
public int length; // 哈夫曼编码长度
}
获取字符的哈夫曼编码，并存储到编码表中
/**
* 获取叶子节点的哈夫曼编码的方法
*
* @param root 根节点
* @param sWeight 由权值的编码
*/
private void getMB(HfmNode root, String sWeight) {
if ((root.leftChild == null) && (root.rightChild == null)) {// 叶子节点
Code hc = new Code();
// 得到叶子节点的哈夫曼编码
hc.node = sWeight;
// 读取叶子节点的长度
hc.length = sWeight.length();
LogTool.INFO("叶子节点：" + root.data + " 编码：" + hc.node);
// 将叶子节点的数据保存到数组中
saveCode[root.data] = hc;
}
if (root.leftChild != null) {// 左边权值0，右边权值1
// 递归遍历
getMB(root.leftChild, sWeight + '0');
}
if (root.rightChild != null) {// 左边权值0，右边权值1
// 递归遍历
getMB(root.rightChild, sWeight + '1');
}
}
然后就是将文件数据以哈夫曼编码的方式存储为压缩文件
压缩文件存储格式如下，前面2部分的左右方便解压缩。
前面2部分写入压缩文件就不详细说明了，重点在源文件的字符转码。
将源文件数据经过哈夫曼编码后写入到压缩文件中
/**
* 将源文件按照哈弗曼编码将其写入压缩文件
*
* @param saveCode 哈弗曼编码表
* @param bos 缓冲输出流
* @throws IOException
*/
private void writeScrHfmFile(Code[] saveCode, BufferedOutputStream bos)
throws IOException {
// 创建源文件输入流，准备读取源文件中的信息，转换成哈夫曼编码将其写入压缩文件
FileInputStream fis = new FileInputStream(srcpath);
BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(fis);
String tranString = "";
while (bis.available() != 0) {// 文件读取结束标志 available()
int ch = (int) bis.read();
if (ch < 0) {// 汉字处理
tranString += saveCode[-ch + 127].node;
} else {
tranString += saveCode[ch].node;
}
while (tranString.length() > 8) {// 加入的编码长度大于8时，将前8位写入文件转换成byte存入文件
int byteCode = trans2int((tranString.substring(0, 8)));
bos.write(byteCode); // 写入文件
// 删除前8位已存入文件的编码
String tempString = tranString
.substring(8, tranString.length());
tranString = "";
// 以8为一段，分段截取字符串
tranString = tempString.substring(0, tempString.length());
tempString = "";
}
}
// 将剩余不足8位的用0补足8位，写入文件 ，并且将补0个数用一个byte再写入
int izerofill = tranString.length();
for (int i = 0; i < 8 - izerofill; i++) {
tranString += '0';
}
// 补足后再写入，并写入补足0的个数
bos.write(trans2int(tranString));
bos.write(8 - izerofill);// 写入补足0的个数
// 压缩文件写完结束，关闭文件输入、输出流
bos.flush();
fis.close();
}
}
由于java中没有系统定义的二进制的写入，所以，需要自己定义字符串满8位就转换为一个byte类型并写入文件。文件流读写参数或返回值通常是int类型。所以只要转换为int类型就好。
/**
* 8位01字符转换成8位二进制的byte
*
* @param byteString 8位01字符串
*/
private int trans2int(String byteString) {
char[] charCode = byteString.toCharArray();
if (byteString.length() == 8) {
int byteCode = ((int) (charCode[0] - 48) * 128)
+ ((int) (charCode[1] - 48) * 64)
+ ((int) (charCode[2] - 48) * 32)
+ ((int) (charCode[3] - 48) * 16)
+ ((int) (charCode[4] - 48) * 8)
+ ((int) (charCode[5] - 48) * 4)
+ ((int) (charCode[6] - 48) * 2)
+ ((int) (charCode[7] - 48) * 1);
return byteCode;
} else {
return 0;
}
} 这样，一个简单的哈夫曼压缩就OK啦
接下来是解压缩(Decompression)的过程
获取压缩文件的译码表
/**
* 获取哈夫曼译码表方法
*
* @param scrpath2 压缩文件路径
* @return 哈夫曼译码表
* @throws IOException
*/
private Code[] getSaveCode(String scrpath2) throws IOException {
// 创建哈夫曼译码表
Code[] saveCode = new Code[256];
// 打开压缩文件
FileInputStream fis = new FileInputStream(scrpath2);
BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(fis);
// 读取哈夫曼译码表的长度
int codeTableSize = 0; // 表的总长度
// 将编码表转换成译码表
for (int n = 0; bis.available() > 0 && n < 256; n++) {
int i = bis.read();
Code code = new Code();
code.length = i;
code.node = null;
saveCode[n] = code;
codeTableSize += i;
}
String codeString = ""; // 取出编码表中的编码
int length = bis.available(); // 文件的总长度
int codeByteSize = codeTableSize / 8 + 1;// 译码表的字节总长度
// 读取哈夫曼编码表
if (length > 0) {
for (int t = 0; t < codeByteSize; t++) {
Integer i = new Integer(bis.read());
// 将字符串序列转化为二进制序列
String readString = Integer.toBinaryString(i);
if (readString.length() < 8) {// 补前导0,因为toBinaryString转化出来的二进制数会略去前导0
readString = zeroFill(readString);// 补0机制
}
codeString += readString;// 收集译码表中的译码
}
} else {
LogTool.INFO("文件为空，读取无效");
}
// 还原编码表为译码表
for (int i = 0, j = 0; i < 256 && j < codeString.length(); i++) {
// 截取译码表中的每个译码信息
saveCode[i].node = codeString.substring(j, saveCode[i].length + j);
j += saveCode[i].length;
}
fis.close();// 关闭输入流
return saveCode; // 返回译码表
}
将压缩文件的数据部分编码与译码表一一判断，判断成立就写入哈夫曼译码之后的字符
/**
* 进行判断，比较对应的哈夫曼编码，遍历找出对应的原始数据
*
* @param saveCode 哈夫曼译码表
* @param data 从文件中读取的数据
* @param codeMax 哈夫曼译码的最大长度
* @param codeMin 哈夫曼译码的最小长度
* @param bos 缓冲输出流
* @return 截取匹配字符后的字符串
* @throws IOException
*/
private String compareCode(Code[] saveCode, String data, int codeMax,
int codeMin, BufferedOutputStream bos) throws IOException {
LogTool.INFO("文件数据部分的长度：" + data.length());
// 从最短的哈夫曼编码取起，取到最长的哈夫曼编码，跟哈夫曼编码表对比
for (int j = codeMin; j <= codeMax && data.length() >= codeMin
&& j <= data.length(); j++) {
String tempData = data.substring(0, j); // 取编码
for (int k = 0; k < saveCode.length; k++) {// 将取来的编码与哈夫曼编码表逐个进行比较
if (!saveCode[k].node.equals("")
&& tempData.length() == saveCode[k].length
&& tempData.equalsIgnoreCase(saveCode[k].node)) {// 比较成立时，写入相应的原始数据，删除已匹配的编码
LogTool.INFO("saveCode[" + k + "].node = "
+ saveCode[k].node + "\ttempData = " + tempData
+ " \t比较结果：" + tempData.equalsIgnoreCase(tempData));
bos.write(k);// 将哈夫曼对应的原码写进目标文件
LogTool.INFO("ASCII对应 " + k);
counter++;
tempData = "";// 清除原始数据
LogTool.INFO("哈夫曼编码长度 " + j + " 当前字符串长度 " + data.length());
tempData = data.substring(j, data.length());
data = "";// 清除原始数据
data = tempData; // 截去已匹配的数据
break;
}
}
}
LogTool.INFO("译码后写入的文件数据-->" + data);
return data;
}
接下来就是写入文件啦
/**
* 根据哈弗曼编码表还原数据，写入目标文件
*
* @param saveCode 哈弗曼编码表
* @param despath2 目标文件路径
* @throws IOException
*/
private void restore(Code[] saveCode) throws IOException {
int codeMax = Integer.MIN_VALUE; // 自定义的值，只是为了方便程序
int codeMin = Integer.MAX_VALUE;// 自定义的值，只是为了方便程序
int codeLength = 0;// 统计哈夫曼码表的总长度
// 统计哈夫曼编码表的长度,以及最大编码长度和最小编码长度
for (int i = 0; i < saveCode.length; i++) {
if (!saveCode[i].node.equals("")) {
if (saveCode[i].length > codeMax) {
codeMax = saveCode[i].length; // 获得编码最大长度
}
if (saveCode[i].length < codeMin) {
codeMin = saveCode[i].length; // 获得编码最小长度
}
codeLength += saveCode[i].length;// 获得哈夫曼表的总长度
}
}
codeLength = codeLength / 8 + 1;// 获取哈夫曼表的字节总长度
// 打开目标文件
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(despath);
BufferedOutputStream bos = new BufferedOutputStream(fos);
// 打开压缩文件
FileInputStream fis = new FileInputStream(scrpath);
BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(fis);
bis.skip(saveCode.length + codeLength);// 跳过哈夫曼编码表
// 开始读取压缩数据，还原原始数据
String data = ""; // 取出正文的编码
int dataLength = bis.available();
for (int t = 0; t < dataLength; t++) {
Integer i = new Integer(bis.read());
LogTool.INFO("解压后字符信息-->" + i.intValue());
String readString = Integer.toBinaryString(i);
if (readString.length() < 8) {// 补前导0,因为toBinaryString转化出来的二进制数会略去前导0
readString = zeroFill(readString);// 补0机制
}
LogTool.INFO("解压后字符的二进制序列 --> " + readString);
data += readString; // 取出正文的编码
LogTool.INFO("译码前data --> " + data);
while (data.length() > codeMax) {//
// 当取出的编码超过最长哈夫曼编码长度时，进行判断，比较对应的哈夫曼编码，找出对应的原始数据
data = compareCode(saveCode, data, codeMax, codeMin, bos);// 比较对应的哈夫曼编码，如果匹配成功，删除已匹配的编码段，返回未匹配的编码段
LogTool.INFO("译码后data --> " + data);
}
}
// 将最后一个还没有匹配的编码最后一次匹配（长度介于codeMin和codeMax），写入文件
Integer i = new Integer(bis.read());
LogTool.INFO("解压后字符信息" + i.intValue());
String readString = Integer.toBinaryString(i);
readString = zeroFill(readString);// 补0机制
int size = bis.read(); // 补0的个数
LogTool.INFO("读取的字符编码字符 -->" + readString);
readString = readString.substring(0, 8 - size);
data += readString;
LogTool.INFO("最后的data= " + data + "被补了" + size + "个0！！！");
while (data.length() > 0) {
data = compareCode(saveCode, data, codeMax, codeMin, bos);// 比较对应的哈夫曼编码，如果匹配成功，删除已匹配的编码段，返回未匹配的编码段
}
bos.flush(); // 强行输出
fos.close(); // 关闭输出流
fis.close(); // 关闭输入流
LogTool.INFO("counter=" + counter);
}
由于Integer.toBinaryString(i)方法返回的二进制序列会略去前导0，所以需要添上。
/**
* 给字节补前导0，转成字符串返回
*
* @param s 二进制字符串序列
* @return 补零后的字符串
*/
private String zeroFill(String s) {
String str = "";
for (int j = 0; j < 8 - s.length(); j++) {
str += "0";
}
str += s;// 把前导0补回来啦
return str;
}
这样一个哈夫曼解压过程也就完成了
运行示例
源代码打包上传地址：http://download.csdn.net/detail/u011458382/6393211
希望大家多多支持和指正。
- 大小: 12.2 KB
- 大小: 25.4 KB
- 大小: 61.2 KB
- 大小: 63.4 KB
