`
Fhappy
  • 浏览: 68968 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 长沙
社区版块
存档分类
最新评论

文件压缩(哈夫曼编码)

阅读更多

哈夫曼编码压缩

压缩过程思路:

1、 统计文件中每个字节出现的次数,每一个字节由8bit组成,一个字节从0~255,分别统计每种字节的次数。

1实现思路:创建一个长度为256的数组,数组的下标与byte的值对应,数组中的每一个数据元素表示一种字节出现的次数

 

 

2、 根据每个字节出现的次数建一个哈夫曼

1. 遍历前面建立的数组,判断数组元素的值是否为0

2. 如果数组元素的值不为0,则为该元素建立一个结点,并将该结点添加到结点队列中

3. 结点含有数据域(存储数组的下标值),频率值域(对应于下标的元素值,即某字节在文件中出现的次数),左子结点,右子结点

 

// 将文件中出现次数不为0 的字节存入结点中,并将结点添加到队列中,TreeNode是自定义的结点类 public void addNode2List() { for (int i = 0; i < frequent.length; i++) { if (frequent[i] != 0) { TreeNode node = new TreeNode(i, frequent[i]); nodeList.add(node); } } }

 

4. 生成一哈夫曼树(哈弗曼编码的思想)

1. 遍历结点队列,从中找到频率值最小和次小的两个结点

2. 新建一个结点,其左右子结点是刚才找到的两个结点

3. 将这个新结点添加到队列中

4. 将之前找到的两个结点从结点队列中移除

5. 跳到第1步,直至队列中只有一个结点,该结点即为哈弗曼树的根结点

// 将队列中的结点转化成哈夫曼树 public void changeTree() { int len = nodeList.size();// 取得初始队列的长度 for (int j = 0; j < len - 1; j++) { TreeNode minnode1 = nodeList.get(0);// 取得队列中的第一个结点 TreeNode minnode2 = nodeList.get(1);// 取得队列中的第二个结点 // 循环比较,找到最小两个结点 for (int i = 1; i < nodeList.size(); i++) { TreeNode node = nodeList.get(i);// 取得队列中的第i个结点 // 比较两个节点中frequent值的大小 if (minnode1.getFrequent() > node.getFrequent()) {// 如果minnode1结点的次数值大于node的 minnode2 = minnode1;// 将最小的结点赋给次小的节点 minnode1 = node;// 将新找到的最小结点赋给原来最小的结点 } else if (minnode2.getFrequent() > node.getFrequent()) {// 如果minnode2结点的次数值大于node的 minnode2 = node;// 将新找到的最小结点赋给原来最小的结点 } } int sum = minnode1.getFrequent() + minnode2.getFrequent(); TreeNode parent = new TreeNode(0, sum);// 新建一个父节点,其子节点为上面找到的最小和次小结点,其data值为0,表示它不是叶结点 parent.setLeft(minnode1); parent.setRight(minnode2); // 将新的父节点添加到原来的队列中 nodeList.add(parent); // 把最小和次小的两个结点队列中移除 nodeList.remove(minnode1); nodeList.remove(minnode2); } }

 

 

3、 根据上一步生成的哈夫曼树,对每个字节重新编码

1. 根据哈夫曼数,进行新编码

2. 每一个字节都用字符串表示,字符串中只含有字符01

3. 具体编码实现:

// 根据哈夫曼树进行编码 public void encode(TreeNode root, String s) { // 如果遍历到该节点为叶结点 if (root.getLeft() == null && root.getRight() == null) { int key = root.getData();// 获得叶结点的data map.put(key, s);// 将data和它的新编码添加到map中 System.out.println((cnt++) + "<---->" + s); return; } // 如果该结点的左子节点不为空 if (root.getLeft() != null) { String s1 = s + "0"; encode(root.getLeft(), s1);//递归调用本方法 } // 如果该结点的右子节点不为空 if (root.getRight() != null) { String s2 = s + "1"; encode(root.getRight(), s2);//递归调用本方法 } }

 

 

4、 将源文件中的字节按照新编码转换成字符串

1. 遍历文件中的字节,并按照新编码转换成一个长字符串

2. 如果长字符串的长度不是8的倍数,则在长字符串末尾补'0'

// 将文件中的字节,按照新的编码存储到一个长字符串中 public void changeToString(String fileName) { try { FileInputStream fis = new FileInputStream(fileName); BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(fis); while (bis.available() > 0) { int i = bis.read(); longstr.append(getNewCode(i));// 新编码添加到长字符串结尾 } bis.close(); fis.close(); number = longstr.length() % 8;// 长字符串对8取余数的结果 // 给长字符串补'0' for (int i = 0; i < 8 - number; i++) { longstr.append('0'); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }

 

 

5、 从上面的长字符串中,依次读取8个字符,将这8个字符转换成一个十进制数,并将其输出到文件中

1. 依次从长字符串中读取8个字符,将其转化成一个相应的十进制数

2. 将这个十进制数输出到文件中保存

 

 

压缩文件的结构:文件头和数据部分

1、 文件头包含的信息:

1. 4byte保存压缩文件的新编码数,即数组中元素值不为0的元素个数

2. 1byte保存字符串末尾补0的个数

3. 保存新编码规则

1、写入一个源码值,占1byte

2、写入新编码的长度,1byte

3、写入对应于源码值的新编码,新编码中的一个字符('0''1')1byte节表示(不等 长存储,最坏情况下一个新码由255'0''1'表示)

例子:原字节的值为20的新编码可能是0101010101

2、 文件数据部分

1. 压缩文件中数据部分的每一个字节都是由原来的8个字符转化而成的十进制数

 

解压缩过程

就是将用上面的方法压缩的文件解压成源来可读的文件。

从压缩文件中读取数据的顺序及其含义

1、读取文件头信息

a) 读取4byte,这4个字节表示压缩编码中新编码的个数

b) 读取1byte:数据部分补'0'个数

c) 根据读取到的新编码的个数,循环进行def步骤的读取

d) 读取1byte:源码值

e) 读取1byte:该新编码的长度值

f) 读取对应于源码值的新编码,读取的字节数由d)步骤读取的字节所表示的新编码的长度值决定。将源码值与其对应的字符串编码添加到Map

2、读取编码数据信息

a) 将读取到的每一个字节都转换成对应的8位字符,将其添加到长字符串中

b) 按照读取到的编码规则,即保存在Map中的编码规则信息,将长字符串中的字符码转换成源字节码,并将源字节码输出到解压缩文件中

<!--EndFragment-->

<!--EndFragment-->

1
0
分享到:
评论

相关推荐

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics