哈夫曼编码算法实现

Ⅰ 哈夫曼编码原理

赫夫曼码的码字（各符号的代码）是异前置码字，即任一码字不会是另一码字的前面部分，这使各码字可以连在一起传送，中间不需另加隔离符号，只要传送时不出错，收端仍可分离各个码字，不致混淆毁亮余。

哈夫曼编码，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，纤滚该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码。

(1)哈夫曼编码算法实现扩展阅读

赫夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率
和剩余的概率重新排队，再把最键孙小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。

每次相
加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”，
将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的赫夫曼编码。

例如a7从左至右，由U至U″″，其码字为1000；

a6按路线将所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，其码字为1001…

用赫夫曼编码所得的平均比特率为：Σ码长×出现概率

上例为：0.2×2+0.19×2+0.18×3+0.17×3+0.15×3+0.1×4+0.01×4=2.72 bit

可以算出本例的信源熵为2.61bit，二者已经是很接近了。

Ⅱ 哈夫曼编码算法的实现

在网上看到一个，刚好用到，我试过的，正确
#include <stdio.h>
#include<malloc.h>
#include <string.h>
#include<fstream>
#include<iostream>
using namespace std;

typedef struct {
unsigned int weight;
char ch1;
unsigned int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;

typedef char **HuffmanCode;

typedef struct {
char ch;
char code[7];
}codenode,*code;

void select(HuffmanTree HT,int n,int & s1,int &s2){ //从哈夫曼树中选择出最小的两个节点
for(int i=1;i<=n;i++)
if(!HT[i].parent){
s1=i; break;
}
for(i++;i<=n;i++)
if(!HT[i].parent){
s2=i; break;
}
if(HT[s1].weight-HT[s2].weight){
int temp; temp=s1; s1=s2; s2=temp;
}
for(i=1;i<=n;i++) //对数组进行遍历，寻找最小的两个节点
if(!HT[i].parent){
if(HT[i].weight<HT[s1].weight){
s2=s1; s1=i;
}
else if(HT[i].weight<HT[s2].weight&&i!=s1)
s2=i;
}
}

void prin(){ //终端输出选择菜单
cout<<"----------------------------------------------------\n\n"
<<" ∣ I---创建哈夫曼树 ∣\n"
<<" ∣ ∣\n"
<<" ∣ E---文件编码 ∣\n"
<<" ∣ ∣\n"
<<" ∣ D---文件译码 ∣\n"
<<" ∣ ∣\n"
<<" ∣ P---打印代码文件 ∣\n"
<<" ∣ ∣\n"
<<" ∣ T---印哈夫曼树 ∣\n"
<<" ∣ ∣\n"
<<" ∣ O---哈夫曼树的存储结构 ∣\n"
<<" ∣ ∣\n"
<<" ∣ Q---退出 ∣\n"
<<"\n-----------------------------------------------------\n\n";
printf("选择菜单功能选项：");
}

void output (HuffmanTree th,int n){ //输出哈夫曼树的存储结构
int i=0;
cout<<"序号"<<" "<<"字符"<<" "<<"双亲"<<" "<<"左孩子"<<" "<<"右孩子"<<" "<<"权值"<<endl;
for(;i<2*n-1;i++){
th++;
cout<<i<<" "<<th->ch1<<" "<<th->parent<<" "<<th->lchild<<" "<<th->rchild<<" "<<th->weight <<endl;
}
}

void initial(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int w[],int &n,char ch[],int &k){ //创建哈夫曼树
cout<<"----------------------------------------------------\n\n"
<<" ∣ 1---自定义 ∣\n"
<<" ∣ ∣\n"
<<" ∣ 2---编码课本测试数据 ∣\n"
<<" ∣ ∣\n"
<<" ∣ 3---编码源程序 ∣\n"
<<"\n-----------------------------------------------------\n\n";
printf("选择菜单功能选项：");
scanf("%d",&k);
if(k==1){
printf("输入需要编码的字符总数: ");
scanf("%d",&n);
printf("\n输入需要编码字符的权值:\n");
for(int d=0;d<n;d++) {
scanf("%d",&w[d]);
}
printf("\n输入需要编码的字符串: ");
scanf("%s",ch);
}
else if(k==2){
ifstream fin2 ("test.txt");
fin2>>n;
for(int d=0;d<n;d++)
fin2>>w[d];
fin2>>ch;
fin2.close();
}
else if(k==3){
ifstream fin1 ("input.txt");
fin1>>n;
for(int d=0;d<n;d++)
fin1>>w[d];
fin1>>ch;
fin1.close();
}
if(n<=1)
return;
int s1,s2,i,num=2*n-1;
HuffmanTree p;
HT=(HuffmanTree)malloc((num+1)*sizeof(HTNode));
for(p=HT+1,i=1;i<=n;i++,p++){
p->weight=w[i-1]; p->lchild=0; p->parent=0; p->rchild=0; p->ch1 =ch[i-1];
}
for(;i<=num;p++,i++){
p->weight=0; p->lchild=0; p->parent=0; p->rchild=0; p->ch1 ='$';
}
for(i=n+1;i<=num;i++){
select(HT,i-1,s1,s2);
HT[s1].parent=i; HT[s2].parent=i; HT[i].lchild=s1;
HT[i].rchild=s2; HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;
}
HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char *));
char * temp=(char *)malloc(n*sizeof(char));
temp[n-1]='\0';
for(i=1;i<=n;i++){
int start=n-1;
for(int f=HT[i].parent,h=i;f;h=f,f=HT[f].parent)
if(HT[f].lchild==h)
temp[--start]='0';
else
temp[--start]='1';
HC[i]=(char *)malloc((n-start)*sizeof(char));
strcpy(HC[i],&temp[start]);
}
ofstream fout ("hfmTree.txt");
fout<<ch<<endl;
for(int j=1;j<=n;j++)
fout<<HC[j]<<endl;
fout.close();
free(temp);
}

void encoding(int n,int select){ //编码：对文件TobeTran.txt进行译码
char a[100],b[100][20];
ifstream fin ("hfmTree.txt");
fin>>a;
for(int j=0;j<n;j++) fin>>b[j];
fin.close();
ifstream fin1 ("course.txt");
ifstream fin2 ("sorse.txt");
ifstream fin3 ("ToBeTran.txt");
char s[1000];
if(select==3)
fin2>>s;
else if(select==2)
fin1>>s;
else fin3>>s;
ofstream fout ("CodeFile.txt");
while(s[0]!='\0'){
for(int i=0;s[i]!='\n'&&s[i]!='\0'&&i<30;i++ ){
for(int g=0;a[g]!=s[i];g++) ;
fout<<b[g];
}
fout<<'\n';
if(select==3)
fin2>>s;
else if(select==2)
fin1>>s;
else fin3>>s;
}
fin3.close();
fin2.close();
fin1.close();
fout.close();
}

void decoding(HuffmanTree ht,int n){ //译码：对CodeFile.txt文件进行译码
ifstream fin ("CodeFile.txt");
ofstream fout ("TextFile.txt");
char s[500];
fin>>s;
HuffmanTree head=ht+2*n-1;
int i=0;
while(s[0]!='\0'){
while(s[i]!='\0'){
if(s[i]=='1') head=ht+head->rchild;
else if(s[i]=='0') head=ht+head->lchild;
if((head->lchild)==0&&(head->rchild) ==0) {
fout<<(head->ch1);
head=ht+2*n-1;
}
i++;
}
fout<<' ' ;
i=0;
fin>>s;
}
fin.close();
fout.close();
}

void Print(){ //打印代码文件，显示在终端，每行50个代码
ifstream fin ("CodeFile.txt");
char s[2000];
int j=0;
int i=1;
fin>>s;
ofstream fout ("CodePrin.txt");
while(s[0]!='\0'){
for(;s[j]!='\0';j++){
printf("%c",s[j]);
fout<<s[j];
if(i%50==0){
fout<<endl;
printf("\n");
}
i++;
}
j=0;
fin>>s;
}
fin.close();
printf("\n");
fout.close();
}

void printTree( HuffmanTree node,HuffmanTree node1, int level ) { //打印哈夫曼树形（在参数的传递上，是文科给自己提出的意见才很好的解决了之后的操作难题^^）
if( node == NULL ) return;
if( node1->rchild!=0) {
printTree( node,node+node1->rchild, level + 1 );
}
fstream fout ;
fout.open ("TreePrint.txt",ios::in | ios::out|ios::ate);//这个挺有用的：在文件末尾加入内容
for( int i = 0; i < level; i++ ) {
fout<<"|……";
printf( "……");
}
fout<<node1->weight<<endl;
printf( "%d\n", node1->weight );
if( node1->lchild!=0 ) {
printTree( node,node+node1->lchild, level + 1 );
}
fout.close();
}

void main(){
int select;
int n;
char ch[100];
int w[100];
HuffmanTree HT=NULL;
HuffmanCode hc=NULL;
prin();
char c='I';
scanf("%c",&c);
while(c!='Q'){
switch(c){
case 'I':
initial(HT,hc,w,n,ch,select);
prin();
break;
case 'E':
encoding(n,select);
prin();
break;
case 'D':
decoding(HT,n);
prin();
break;
case 'P':
Print();
prin();
break;
case 'T':
printTree(HT,HT+2*n-1,1);
prin();
break;
case 'O':
output(HT,n);
prin();
break;
}
scanf("%c",&c);
}

}

Ⅲ 哈夫曼编码（贪心算法）

参考： 哈夫曼编码

哈夫曼编码是一种十分有效的编码方法，广泛应用于 数据压缩 中
通过采用 不等长 的编码方式，根据 字符频率的不同 ，选择 不差派拿同长度的编码 ，对频率 越高 的字符采用 越短 的编码实现数据的高度压缩。
这种对频率越高的字符采用越短的编码来编码的方式应用的就是贪心算法的思想。

下面看一个例子：
假如我们有虚搭一个包含1000个字符的文件，每个字符占1个byte(1byte=8bits)，则存储这100个字符一共需要8000bits。这还是有一些大的
那我们统计一下这1000个字符中总共有多少种字符，原来需要8bit来表示一个字符，如果使用更少的位数来表示这些字符，则可以减少存储空间。
假设这1000个字符中总共有a、b、c、d、e、f共6种字符，使用使用3个二进制位来表示的话，存储这1000个字符就只需要3000bits，比原来更节省存储空间。

或许还可以再压缩一下：
根据字符出现的 频率 给与字符 不等长 的编码，频率越高的字符编码越短，频率越低的字符编码越长。
它不能像等长编码一样直接按固定长度去读取二进制位，翻译成字符，为了能够准确读取翻译字符，它要求一个字符的编码不能是另外一个字符的前缀。

假设a、b、c、d、e、f这6个字符出现的频率依次降低，则我们可以给与他们这样的编码

假如字符的出现频率如图所示，按照这样的编码表示的话，总位数如图，一共2100bits，更加节省空间了

贪心策略：频率小的字符，优先入队。

步骤：
1.将每一个字符作为节点，以出现频率大小作为权重，将其都放入 优先队列 中（一个最小堆）；
2.每次出队两个节点并创建一个父节点，使其权值为刚刚出队的节点的权值和，并且为两个节点的父节点（合并）。然后将这个树入队。
3.重复操作2，直到队列中只有一个元素（此时这个元素表示形式应该为一个树）时，完成创建。

创建好了树，该怎么编码呢？
我们对一个哈夫曼树，从父节点开始的所有节点，往左边标0，右边标1。那么到达叶子节点的顺次编码就可以找到了。

C：字符集合
Q：优先队列
EXTRACT-MIN：传入一羡山个队列，出队最小的元素
INSERT：将z插入到Q中

当for循环结束之后，此时队列中只有一个元素，就是我们需要的哈夫曼树，最后返回此树即可。

假设T树已经是一个最优的树，假设x、y的频率小于等于最低处的a、b，然后交换x、a，y、b。

计算代价是否发生变化。
比如这里比较 T 变成 T ’ 后代价是否变化，发现代价变小或不变。

同理T’到T’’，又因为T本来假设就是最优的，所以只能相等
所以T’’也应该符合条件，即贪婪算法，每次取最小的两个节点出来这种做法是正确的