【数据结构】哈夫曼树编码/译码器

前言

参考博客:https://www.cnblogs.com/kangjianwei101/p/5242934.html
原博客是用C语言实现的,笔者改用java实现,原因主要有以下几点:

  1. 避免使用复杂的指针,减小错误发生的可能性
  2. 对字符串和数组的处理都自带了很多方法,不用在自己实现
  3. java的char类型用来存储Unicode类型的,字节长为2,而Unicode编码是包含中文的,所以可以直接用char类型存储单个汉字,而不用char[] 或者 String

运行截图

英文测试:
【数据结构】哈夫曼树编码/译码器_第1张图片
中文测试:
【数据结构】哈夫曼树编码/译码器_第2张图片

代码实现:


import java.util.*;

public class HuffmanTest {
    public static void main(String[] args) {
        Code code = new Code();
        code.CreateNode();
        code.CreateHuffmanTree();
        code.HuffmanCoding();
        code.show();
        code.translate();
    }

}
class HTNode{ //结点类
    char c;
    int weight;//权值
    int parent,lchild,rchild;//父节点,左孩子,右孩子

    @Override
    public String toString() {
        return "HTNode{" +
                "c=" + c +
                ", weight=" + weight +
                ", parent=" + parent +
                ", lchild=" + lchild +
                ", rchild=" + rchild +
                '}';
    }
}
class HCNode{ //编码类
    char c;//字符
    char[] HCcode;//编码
}
class Code{
   static HTNode[] nodes;//存放哈夫曼树的叶子结点
   static HTNode[] huffmanTree;//存放哈夫曼树的所有结点
   static HCNode[] huffmanCodes;//存放哈弗曼树每个叶子结点对应字符和编码信息
    static int order_1,order_2;//在huffmanTree所有结点中依次选出权值最小的且没有编入树的两个结点的序号
    public void CreateNode(){ //根据每个字母出现的次数确定该字母的权值
//        java的char类型是用来储存Unicode编码字符的,Unicode字符集包含了汉字,所以char类型可以储存汉字,但在一些生僻字是不可以储存的
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入要编码的字符串");
        String strings = in.nextLine();
        Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < strings.length(); i++) { //先用map计算每个字母出现次数
            String s = strings.substring(i, i + 1);
            if (map.containsKey(s)) {
                Integer num = map.get(s);
                map.put(s, num + 1);
            } else {
                map.put(s, 1);
            }
        }
         nodes = new HTNode[map.size()+1];//把map的内容存到 nodes 数组,nodes[0]不用
        int i=1;
        Set<String> keys = map.keySet();
        for (String key:keys){
            HTNode node = new HTNode();
            node.c  = key.charAt(0);//提取 char 字符
            node.weight = (int) map.get(key); //对应的权值
            node.parent = node.lchild = node.rchild = 0;
            nodes[i++]=node;
        }
    }
    public void CreateHuffmanTree(){ //创建哈夫曼树
        int n = nodes.length-1;//叶子结点数量
        int m = 2*n-1;//哈夫曼树有效结点的数量
        huffmanTree = new HTNode[m+1];
        for (int i = 1;i<=m;i++){
            if (i<=n){ //[1...n] 叶子结点
                huffmanTree[i]=nodes[i];
            }
            else{ //[n+1...m] 双亲结点
                HTNode node = new HTNode();
                node.weight=0;
                node.parent=0;
                node.lchild=0;
                node.rchild=0;
                huffmanTree[i]=node;
            }
        }
        for (int i=n+1;i<=m;i++){//建立哈夫曼树
            Select_HT(i-1);//在huffmanTree所有结点中依次选出权值最小的且没有编入树的两个结点的序号
            huffmanTree[order_1].parent=huffmanTree[order_2].parent =i;//把当前结点i作为选出的两个结点的双亲结点
            huffmanTree[i].lchild=order_1;//order_1作为左孩子
            huffmanTree[i].rchild = order_2;//order_2作为右孩子
            huffmanTree[i].weight = huffmanTree[order_1].weight+huffmanTree[order_2].weight;//权值相加
        }
    }
    public void Select_HT(int end){//在huffmanTree所有结点中依次选出权值最小的且没有编入树的两个结点的序号
        int i,count;
        int m=1,n=1;
       for (i=1,count=1;i<=end;i++){//遍历找出前两个未编入树的结点
           if (huffmanTree[i].parent==0){
               if (count==1)
                   m=i;
               if (count==2)
                   n=i;
               count++;
           }
           if (count>2) break;
        }
        if (huffmanTree[m].weight>huffmanTree[n].weight){
           //如果m结点的权重大于n结点的结点,交换m和n的值
            // 使得m结点的权重小于等于n结点的权重
           int tmp = n;
           n = m;
           m = tmp;
        }
        i =(m>n?m:n) +1;
       while (i<end){ //继续遍历,寻找可能更小更靠前的结点
           if (huffmanTree[i].parent==0){
               if (huffmanTree[i].weight<huffmanTree[m].weight){ //如果比M结点的权重还要小
                   n=m;
                   m=i;
               }else{
                   if (huffmanTree[i].weight>=huffmanTree[m].weight&huffmanTree[i].weight<huffmanTree[n].weight)
                       //如果i结点的权重大于m结点的权重并且小于n结点的权值
                       n=i;
               }
           }
           i++;
       }
       order_1 = huffmanTree[m].weight<=huffmanTree[n].weight?m:n;
        order_2 = huffmanTree[m].weight>huffmanTree[n].weight?m:n;
    };
    public void HuffmanCoding(){
        //将哈夫曼树编码,左孩子为0 ,右孩子为1
        int n = nodes.length-1; //哈夫曼树叶子结点个
        int m = 2*n-1;//哈夫曼树结点个数
        char[] code = new char[n+1];//存放单个结点哈夫曼编码
        huffmanCodes = new HCNode[n+1];//存放哈夫曼树每个叶子结点的编码
        int cdlen=0;//编码长度
        int i,p=m;
        Arrays.fill(code,'\0');
        int mark[] = new int[m+1];//访问标记,0,1,2,分别表示访问过0,1,2次
        Arrays.fill(mark,0);
        while(p!=0){
            if (mark[p]==0){//第一次访问这个结点
                mark[p] =1;
                if (huffmanTree[p].lchild!=0){//有左孩子,向左访问
                    p = huffmanTree[p].lchild;//向左走一步
                    code[cdlen] = '0';
                    cdlen++;
                }
                else{
                    if (huffmanTree[p].rchild==0){//如果没有右孩子,说明是叶子结点
                        HCNode hcNode = new HCNode();
                        hcNode.c = huffmanTree[p].c;
                        hcNode.HCcode = new char[cdlen+1];
                        hcNode.HCcode = Arrays.copyOf(code,cdlen+1);
                        huffmanCodes[p]=hcNode;
                    }
                }
            }
            else {
                if (mark[p]==1){//第二次访问次结点
                    mark[p]=2;
                    if (huffmanTree[p].rchild!=0){
                        p = huffmanTree[p].rchild;//访问下一个右孩子
                        code[cdlen]='1';
                        cdlen++;
                    }
                }
                else{ //mark[p]==2 第三次访问
                    p=huffmanTree[p].parent;//返回到父节点
                    cdlen--;//编码方式减一
                    if (cdlen>=0) code[cdlen]='\0';
                }
            }
        }
    }
    public void translate(){ //将编码翻译成字符串
        String s;
        System.out.println("输入要翻译的编码串");
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        s = in.next();
        int n = nodes.length-1;
        int p = 2*n-1;
        System.out.println("编码串翻译结果:");
        for (int i=0;i<s.length();i++){//0向左走,1 向右走
            if (s.charAt(i)=='0'){
                p=huffmanTree[p].lchild;
            }
            else if(s.charAt(i)=='1'){
                p =huffmanTree[p].rchild;
            }
            if (huffmanTree[p].lchild==0&&huffmanTree[p].rchild==0){
                //找到对应的叶子结点
                System.out.print(huffmanTree[p].c);
                p = 2*n-1;//p退回根节点
            }
        }
    }
    public  void show(){ //打印哈夫曼树所有结点的信息和各个叶子结点的编码信息
        System.out.println("哈夫曼树所有结点的信息");
        for (int i=1;i<huffmanTree.length;i++){
            System.out.println(huffmanTree[i]);
        }
        System.out.println("各个字符对应的编码");
        for (int i=1;i<huffmanCodes.length;i++){
            System.out.print(huffmanCodes[i].c+":");
            for (char c:huffmanCodes[i].HCcode) {
                System.out.print(c);
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

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