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本篇文章給大家分享的是有關怎么利用java語言實現一個哈夫曼壓縮功能，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
哈夫曼壓縮的原理：
通過統計文件中每個字節出現的頻率,將8位的01串轉換為位數較短的哈夫曼編碼.
其中哈夫曼編碼是根據文件中字節出現的頻率構建的,其中出現頻率越高的字節,其路徑長度越短;
出現頻率越低的字節其路徑長度越長.從而達到壓縮的目的.
如何構造哈夫曼樹?
一. 定義字節類
我的字節類定義了一下屬性
public int data;//節點數據 public int weight;//該節點的權值 public int point;//該節點所在的左右位置 0-左 1-右 private NodeData parent;//父節點引用 private NodeData left;//左節點引用 private NodeData right;//右節點引用
二.建哈夫曼樹
1.定義一個存儲字節信息的數組: int array_Bytes[256];
其中數組的下標[0,256)代表字節數值(一個字節8位,其值在[0,256)范圍內);數組存儲字節出現的次數.
2.遍歷要壓縮的文件,統計字節出現的次數.
InputStream data = new FileInputStream(path);
/******** 文件中字符個數 ********/
int number = data.available();
for (int i = 0; i < number; i++) {
int b = data.read();
array_Bytes[b] ++;
}
data.close();
3.將字節類對象存入優先隊列
4.運用HashMap 構造碼表
哈夫曼壓縮代碼如下:
1.字節類
package compressFile;
/**
* 節點數據
* 功能：定義數據，及其哈夫曼編碼
* @author Andrew
*
*/
public class NodeData {
public NodeData(){
}
public int data;//節點數據
public int weight;//該節點的權值
public int point;//該節點所在的左右位置 0-左 1-右
private NodeData parent;
private NodeData left;
private NodeData right;
public int getData(){
return data;
}
public NodeData getParent() {
return parent;
}
public void setParent(NodeData parent) {
this.parent = parent;
}
public NodeData getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(NodeData left) {
this.left = left;
}
public NodeData getRight() {
return right;
}
public void setRight(NodeData right) {
this.right = right;
}
}
2.統計字節的類，并生成碼表
package compressFile;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.PriorityQueue;
/**
* 統計指定文件中每個字節數 功能：定義數組，將文件中的字節類型及個數寫入數組
* 創建優先隊列和哈夫曼樹
* @author Andrew
*
*/
public class StatisticBytes {
/**
* 第一步：
* 統計文件中字節的方法
*
* @param path
* 所統計的文件路徑
* @return 字節個數數組
*/
private int[] statistic(String path) {
/******儲存字節數據的數組--索引值代表字節類型-存儲值代表權值******/
int[] array_Bytes = new int[256];
try {
InputStream data = new FileInputStream(path);
BufferedInputStream buffered = new BufferedInputStream(data);
/******** 文件中字符個數 ********/
int number = data.available();
System.out.println("字節個數》》》"+number);
for (int i = 0; i < number; i++) {
int b = data.read();
array_Bytes[b] ++;
}
data.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return array_Bytes;
}
/**
* 第二步：
* 根據統計的字節數組創建優先隊列
* @param array 統計文件字節的數組
* @return 優先隊列
*/
private PriorityQueue<NodeData> createQueue(int[] array){
//定義優先隊列，根據數據的權值排序從小到大
PriorityQueue<NodeData> queue =
new PriorityQueue<NodeData>(array.length,new Comparator<NodeData>(){
public int compare(NodeData o1, NodeData o2) {
return o1.weight - o2.weight;
}
});
for(int i=0; i<array.length; i++){
if(0 != array[i]){
NodeData node = new NodeData();
node.data = i;//設置該節點的數據
node.weight = array[i];//設置該節點的權值
queue.add(node);
}
}
return queue;
}
/**
* 第三步：
* 根據優先隊列創建哈夫曼樹
* @param queue 優先隊列
* @return 哈夫曼樹根節點
*/
private NodeData createTree(PriorityQueue<NodeData> queue){
while(queue.size() > 1){
NodeData left = queue.poll();//取得左節點
NodeData right = queue.poll();//取得右節點
NodeData root = new NodeData();//創建新節點
root.weight = left.weight + right.weight;
root.setLeft(left);
root.setRight(right);
left.setParent(root);
right.setParent(root);
left.point = 0;
right.point = 1;
queue.add(root);
}
NodeData firstNode = queue.poll();
return firstNode;
}
/**
* 第四步：
* 尋找葉節點并獲得哈夫曼編碼
* @param root 根節點
*/
private void achievehfmCode(NodeData root){
if(null == root.getLeft() && null == root.getRight()){
array_Str[root.data] = this.achieveLeafCode(root);
/**
*
* 得到將文件轉換為哈夫曼編碼后的文集長度
* 文件長度 = 一種編碼的長度 * 該編碼出現的次數
*/
WriteFile.size_File += (array_Str[root.data].length())*(root.weight);
}
if(null != root.getLeft()){
achievehfmCode(root.getLeft());
}
if(null != root.getRight()){
achievehfmCode(root.getRight());
}
}
/**
* 根據某葉節點獲得該葉節點的哈夫曼編碼
* @param leafNode 葉節點對象
*/
private String achieveLeafCode(NodeData leafNode){
String str = "";
/*****************存儲節點 01 編碼的隊列****************/
List<Integer> list_hfmCode = new ArrayList<Integer>();
list_hfmCode.add(leafNode.point);
NodeData parent = leafNode.getParent();
while(null != parent){
list_hfmCode.add(parent.point);
parent = parent.getParent();
}
int size = list_hfmCode.size();
for(int i=size-2; i>=0; i--){
str += list_hfmCode.get(i);
}
System.out.println(leafNode.weight+"的哈夫曼編碼為>>>"+str);
return str;
}
/**
* 第五步：
* 根據獲得的哈夫曼表創建 碼表
* Integer 為字節byte [0~256)
* String 為哈夫曼編碼
* @return 碼表
*/
public Map<Integer,String> createMap(){
int[] hfm_Codes = this.statistic("F:\\JAVA\\壓縮前.txt");//獲得文件字節信息
PriorityQueue<NodeData> queue = this.createQueue(hfm_Codes);//獲得優先隊列
/*
* 獲得哈夫曼樹的根節點，
* this.createTree(queue)方法調用之后(含有poll())，queue.size()=0
*/
NodeData root = this.createTree(queue);
this.achievehfmCode(root);//獲得哈夫曼編碼并將其存入數組中
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
for(int i=0; i<256; i++){
if(null != array_Str[i]){
map.put(i, array_Str[i]);
}
}
return map;
}
/**
* 存儲字節哈夫曼編碼的數組
* 下標：字節數據
* 元素：哈夫曼編碼
*/
public String[] array_Str = new String[256];
}
3.將碼表寫入壓縮文件并壓縮正文
package compressFile;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* 將碼表和文件寫入新的文件中
* @author Andrew
*
*/
public class WriteFile {
// 實例化創建碼表類對象
private StatisticBytes statistic = new StatisticBytes();
private Map<Integer, String> map = statistic.createMap();// 獲得碼表
// 字節接收變量，接收哈夫曼編碼連接夠8位時轉換的字節
private int exmpCode;
public static int size_File;
public static void main(String[] args) {
WriteFile writeFile = new WriteFile();
writeFile.init();
}
private void init() {
String filePath = "F:\\JAVA\\壓縮后.txt";
this.writeFile(filePath);
}
/**
* 第一步： 向文件中寫入碼表
*
* @param dataOut
* 基本數據流
*/
private void writeCodeTable(DataOutputStream dataOut) {
Set<Integer> set = map.keySet();
Iterator<Integer> p = set.iterator();
try {
//向文件中寫入碼表的長度
dataOut.writeInt(map.size());
while (p.hasNext()) {
Integer key = p.next();
String hfmCode = map.get(key);
dataOut.writeInt(key);//寫入字節
//寫入哈夫曼編碼的長度
dataOut.writeByte(hfmCode.length());
for(int i=0; i<hfmCode.length(); i++){
dataOut.writeChar(hfmCode.charAt(i));//寫入哈夫曼編碼
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 第二步： 向壓縮文件中寫入編碼
*
* @param path
*/
private void writeFile(String path) {
try {
// 輸入流
FileInputStream in = new FileInputStream("F:\\JAVA\\壓縮前.txt");
BufferedInputStream bIn = new BufferedInputStream(in);
// 輸出流
FileOutputStream out = new FileOutputStream(path);
DataOutputStream dataOut = new DataOutputStream(out);
BufferedOutputStream bOut = new BufferedOutputStream(out);
// 向文件中寫入碼表
this.writeCodeTable(dataOut);
/********************寫入補零個數*********************/
if(0 != size_File % 8){
dataOut.writeByte(8 - (size_File % 8));
}
String transString = "";//中轉字符串,存儲字符串直到size大于8
String waiteString = "";//轉化字符串,
int size_File = in.available();
for(int i=0; i<size_File; i++){
int j = bIn.read();
System.out.println("]]]]]]]]]]]>>");
waiteString = this.changeStringToByte(transString + statistic.array_Str[j]);
if(waiteString != ""){
bOut.write(exmpCode);
transString = waiteString;
}else{
transString += statistic.array_Str[j];
}
}
if("" != transString){
int num = 8-transString.length()%8;
for(int i=0; i<num; i++){
transString += 0;
}
}
transString = this.changeStringToByte(transString);
bOut.write(exmpCode);
bIn.close();
bOut.flush();
bOut.close();
out.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 附屬第二步：
* 將字符串轉化為byte
*
* @param str
* 要轉化的字符串
* @return 如果str的長度大于8返回一個截取前8位后的str
* 否則返回""
*/
private String changeStringToByte(String str) {
if (8 <= str.length()) {
exmpCode = ((str.charAt(0) - 48) * 128
+ (str.charAt(1) - 48) * 64 + (str.charAt(2) - 48) * 32
+ (str.charAt(3) - 48) * 16 + (str.charAt(4) - 48) * 8
+ (str.charAt(5) - 48) * 4 + (str.charAt(6) - 48) * 2
+ (str.charAt(7) - 48));
str = str.substring(8);
return str;
}
return "";
}
}
二.哈夫曼解壓
原理:將壓縮的逆向，即你是如何壓縮的就怎樣去解壓。相當于你根據自己定義的協議進行壓縮與解壓縮文件。
代碼如下：
package decompressionFile;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* 解壓文件 從壓縮文件中讀入數據解壓
*
* @author Andrew
*
*/
public class ReadFile {
/**
* 碼表 Integter: 字節 [0,255) String： 哈夫曼編碼
*/
private Map<Integer, String> code_Map = new HashMap<Integer, String>();
public static void main(String[] args) {
ReadFile readFile = new ReadFile();
readFile.readFile();
}
/**
* 第一步： 從文件中讀出碼表
*
* @param dataInput
* 基本數據輸入流
*
*/
private void readMap(DataInputStream dataInput) {
try {
// 讀出碼表的長度
int size_Map = dataInput.readInt();
/**************** 讀出碼表信息 ************************************/
for (int i = 0; i < size_Map; i++) {
int data = dataInput.readInt();// 讀入字節信息
String str = "";// 哈夫曼編碼
// 哈夫曼編碼長度,存儲時以字符寫入
byte codeSize = dataInput.readByte();
for (byte j = 0; j < codeSize; j++) {
str += dataInput.readChar();
}
System.out.println("&&&&&&&&&&>>>>"+data+"!!!!!!!>>"+str);
code_Map.put(data, str);
}
/***************************************************************/
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 第二步： 解壓正式文件
*/
private void readFile() {
try {
// 文件輸入流
InputStream input = new FileInputStream("F:\\JAVA\\壓縮后.txt");
// BufferedInputStream bIn = new BufferedInputStream(input);
DataInputStream dInput = new DataInputStream(input);
// 調用讀出碼表的方法
this.readMap(dInput);
byte zerofill = dInput.readByte();// 讀出文件補零個數
System.out.println("補零個數》》》>>>>"+zerofill);
// 文件輸出流
OutputStream out = new FileOutputStream("F:\\JAVA\\解壓后.txt");
String transString = "";//接收用于匹配碼表中哈夫曼編碼的字符串
String waiteString = "";//接收截取哈夫曼編碼后剩余的字符串
/***********************************不耗內存的方法*****************************************/
int readCode = input.read();//從壓縮文件中讀出一個數據
int size = input.available();
for(int j=0; j<=size; j++){
System.out.println("readCodereadCodereadCode》》>>>>"+readCode);
waiteString += this.changeIntToBinaryString(readCode);//將讀到的整數轉化為01字符串
for(int i=0; i<waiteString.length(); i++){
//將從文件中讀出的01串一個一個字節的截取添加與碼表中的哈夫曼編碼比較
transString += waiteString.charAt(i);
if(this.searchHC(transString, out)){
// waiteString = waiteString.substring( i+1 );
transString = "";
}
}
waiteString = "";
readCode = input.read();
if(j == size-1){
break;
}
}
/************************************處理最后一個字***************************************/
// int lastByte = input.read();
String lastWord = this.changeIntToBinaryString(readCode);
waiteString = transString + lastWord.substring(0, 8-zerofill);
transString = "";
for(int i=0; i<waiteString.length(); i++){
//將從文件中讀出的01串一個一個字節的截取添加與碼表中的哈夫曼編碼比較
transString += waiteString.charAt(i);
if(this.searchHC(transString, out)){
// waiteString = waiteString.substring( i+1 );
transString = "";
}
}
// this.searchHC(transString, out);
/***********************************隊列法，耗內存****************************************/
// int readCode = input.read();//從壓縮文件中讀出一個數據
// List<Character> list = new ArrayList<Character>();
// while(-1 != readCode){
// String str = this.changeIntToBinaryString(readCode);
// for(int i=0; i<str.length(); i++){
// list.add(str.charAt(i));
// }
// readCode = input.read();
// }
// for(int j=0; j<list.size()-zerofill; j++){
// transString += list.get(j);
// if(this.searchHC(transString, out)){
// transString = "";
// }
// }
/*****************************************************************************************/
input.close();
out.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 將從文件中讀到的01 串與碼表中的哈夫曼編碼比較
* 若在碼表中含有與之對應的哈夫曼編碼則將碼表中對應的
* 數據寫入解壓文件，否則不寫入
* @param str 從文件中讀到的01 字符串
* @param out 文件輸出流
* @return 若寫入文件返回true，否則返回false
* @throws IOException 寫入發生錯誤時拋出異常
*/
private boolean searchHC(String str, OutputStream out) throws IOException{
Set<Integer> set = code_Map.keySet();
Iterator<Integer> p = set.iterator();
while (p.hasNext()) {
Integer key = p.next();//獲得碼表中的字節數據
String hfmCode = code_Map.get(key);//獲得哈夫曼編碼
if(hfmCode.equals(str)){
out.write(key);
return true;
}
}
return false;
}
/**
* 根據 "除2取余，逆序排列"法
* 將十進制數字轉化為二進制字符串
* @param a 要轉化的數字
* @return 01 字符串
*/
private String changeIntToBinaryString(int a) {
int b = a;
int count = 0; //記錄 a 可轉化為01串的個數，在不夠8為時便于補零
String str = "";// 逆序二進制字符串
String exmpStr = "";// 順序二進制字符串
while (a != 0) {
b = a/2;
if (a % 2 != 0) {
str += 1;
} else {
str += 0;
}
a = b;
count++;
}
//不夠8位的地方補零
for (int i = 0; i < 8 - count; i++) {
str += 0;
}
//將轉化后的二進制字符串正序
for (int j = 7; j >= 0; j--) {
System.out.print(str.charAt(j));
exmpStr += str.charAt(j);
}
System.out.println("轉化后的字符串>>>>>>>>>"+exmpStr);
return exmpStr;
}
}
以上就是怎么利用java語言實現一個哈夫曼壓縮功能，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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