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调用一个类
class HuffmanCodin{.....}
使用类中的静态方法,获取哈夫曼编码:
- class Node implements Comparable<Node> {
-
- int weight;//权重
- Node left;
- Node right;
- char ch;//关键字,字符
- String code;//相应的哈夫曼编码
-
- public Node(char ch, int weight) {//构造方法,键值对
- this.weight = weight;
- this.ch = ch;
- }
-
- //构造方法,只设置出现频率
- public Node(int weight) {
- this.weight = weight;
- }
-
-
-
- //重写compareTo方法
- @Override
- public int compareTo(Node node) {
-
- if(this.weight - node.weight==0){//如果两个字符出现的频率一样,那么就比较字典序(两个字符一定是不同的)
- return this.ch-node.ch;
- }
- return this.weight - node.weight;//默认排列升序
- }
-
-
-
- //重写toString方法
- //效果:[ 字符 -> 010 ]
- @Override
- public String toString() {//重写之后,等一下打印就可以直接用引用就可以了
- return "[" + this.ch + " -> " + this.code + "] ";
- }
-
- }
想要达到上述效果,大致可以分为这几步:
1、字符集转化成一个一个的键值对;
2、键值对转节点,节点放入一个集合
3、依据集合创建哈夫曼树。
4、对哈夫曼树的叶子节点进行哈夫曼编码
下面我们一点一点来解决
这里就要使用到HashMap了:
HashMap的
Key=一个字符
Value=权重(就是一个字符在字符集出现的频率,当然也不完全是,等一下会讲到)
- public class Test {
-
- public static void main(String[] args) {
- Scanner in = new Scanner(System.in);
-
- System.out.println("输入的字符集:");
- String arr = in.nextLine();
- char[] chars = arr.toCharArray();//转化成字符数组
-
- Node root=HuffmanCoding.createTree(chars);//调用这个静态方法,具体实现看下一块代码
- }
-
- }
- class HuffmanCoding {
-
- public static Node createTree(char[] arr) {
-
- Map.Entry<Character, Integer>[] entries = charGetEntry(arr);//获取键值对
-
-
- }
charGetEntry()方法就是专门用来把字符集转化成一个一个的键值对的,然后返回这个类型:
Map.Entry<Character, Integer>[]
为什么是这个类型?
因为HashMap不能直接同时访问Character也就是字符,以及Integer接也就是对应字符的权重。
如果要访问键值对,需要调用HashMap的setEntry方法,setEntry方法会返回Map.Entry<Character, Integer>[]类型的数组
而Map.Entry中有访问和修改关键字和值的方法。
charGetEntry()方法:
- private static Map.Entry<Character, Integer>[] charGetEntry(char[] arr) {
-
- //定义Hashmap储存不重复的键值对
- Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(arr.length);//长度肯定不会超过arr的长度
- for (char ch : arr) {
- map.put(ch, 0);//权值默认先给0,等一下处理
- }
-
- //定义Entry[]这个集合,用来存放键值对
- Map.Entry<Character, Integer>[] entrys = new Map.Entry[map.size()];//长度刚好就是map的长度
-
- int i = 0;
- for (Map.Entry<Character, Integer> entry : map.entrySet()) {//遍历每一个entry,以此把每一个键值对放到集合entrys中
-
- entrys[i++] = entry;
- }
-
- //现在就可以赋值weight了
- i=entrys.length-1;//从后往前遍历,当然从前往后也可以
- while(i>=0){
- int n=0;
- for (int j = 0; j <arr.length ; j++) {
- if(entrys[i].getKey()==arr[j]){//两个字符一样,那么频率++
- n++;
- }
- }
- entrys[i--].setValue(n);
- }
-
- //程序到达这里,键值对已经储存完毕,下面直接返回集合即可
- return entrys;
- }
如下第一步完成:
上一步我们已经获得了所有的键值对,储存在entries中,现在只需创建一个List<Node>类型的集合,获遍历entries,获取键值对即可:
- //放入节点中(用集合来管理)
- int length = entries.length;
- List<Node> nodeList = new ArrayList<>(length);//长度一定和entries是一样的
- while (length > 0) {
-
- //用Node的构造方法,创建结点,第一个参数是关键子,第二个参数是权重
- nodeList.add(new Node(entries[length - 1].getKey(), entries[length - 1].getValue()));
- length--;
- }
此时,第二步完成,nodeList就是一个储存着所有结点的集合。
此时类
HuffmanCoding
的静态方法createTree已经定义好了:
- public static Node createTree(char[] arr) {
-
- Map.Entry<Character, Integer>[] entries = charGetEntry(arr);//获取键值对,已经完成,保存在了entries中
-
- //放入节点中(用集合来管理)
- int length = entries.length;
- List<Node> nodeList = new ArrayList<>(length);//长度一定和entries是一样的
- while (length > 0) {
- nodeList.add(new Node(entries[length - 1].getKey(), entries[length - 1].getValue()));
- length--;
- }
-
- while (nodeList.size() > 1) {//只要大于一,就合并
- Collections.sort(nodeList);//先排升序,重写了用weight比较
-
- Node a = nodeList.remove(0);
- Node b = nodeList.remove(0);
- Node newNode = new Node(a.weight + b.weight);//这个是双亲节点
- newNode.left = a;
- newNode.right = b;
- nodeList.add(newNode);
- }
-
- return nodeList.remove(0);//还剩下的一个节点,就是哈夫曼树的根节点
- }
下面运用的是递归,对叶子结点进行赋值0或者1(左结点是0,右结点时1):
- //这个函数可以把Node的code修改
- public static void coding(Node root, StringBuilder sb) {
-
- if (root == null) return;//如果只有一个节点,code==“”---->空字符串
-
- root.code = sb.toString();//先根节点
- if (root.left == null && root.right == null) {
- return;//直接返回
- }
-
- //如果不是叶子节点,那么一定有左右孩子----》因为这是哈夫曼树
-
- sb.append("0");//先左边,所以加一个0
- coding(root.left, sb);//递归
-
- sb.replace(sb.length() - 1, sb.length(), "1");//把最后一个替换成1,因为要走右边了
-
- coding(root.right, sb);//递归
- sb.delete(sb.length() - 1, sb.length());//也要删除,删除的区间是:左开右闭的!
-
- }
现在这个HuffmanCoding这个类就可以对一个字符集进行哈夫曼编码了,当然如果想要打印对应的值,需要写一个打印叶子结点的方法:
- //前序遍历打印叶子结点
- public static void showChar(Node root) {
- if (root == null) return;
- if (root.left == null && root.right == null) {//这是一个叶子节点,直接打印然后返回
- System.out.println(root);
- return;
- }
- //不是叶子结点,就遍历左右子树
- showChar(root.left);
- showChar(root.right);
- }
最终哈夫曼编码类的源码:
- class HuffmanCoding {
-
- public static Node createTree(char[] arr) {
-
- Map.Entry<Character, Integer>[] entries = charGetEntry(arr);//获取键值对,已经完成,保存在了entries中
-
- //放入节点中(用集合来管理)
- int length = entries.length;
- List<Node> nodeList = new ArrayList<>(length);//长度一定和entries是一样的
- while (length > 0) {
- nodeList.add(new Node(entries[length - 1].getKey(), entries[length - 1].getValue()));
- length--;
- }
-
- while (nodeList.size() > 1) {//只要大于一,就合并
- Collections.sort(nodeList);//先排升序,重写了用weight比较
-
- Node a = nodeList.remove(0);
- Node b = nodeList.remove(0);
- Node newNode = new Node(a.weight + b.weight);//这个是双亲节点
- newNode.left = a;
- newNode.right = b;
- nodeList.add(newNode);
- }
-
- return nodeList.remove(0);//还剩下的一个节点,就是哈夫曼树的根节点
- }
-
-
-
- private static Map.Entry<Character, Integer>[] charGetEntry(char[] arr) {
- //定义Hashmap储存不重复的键值对
- Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(arr.length);//长度肯定不会超过arr的长度
- for (char ch : arr) {
- map.put(ch, 0);//权值默认先给0,等一下处理
- }
-
- //定义Entry[],又来放键值对(可以访问的)
- Map.Entry<Character, Integer>[] entrys = new Map.Entry[map.size()];//长度刚好就是map的长度
- int i = 0;
- for (Map.Entry<Character, Integer> entry : map.entrySet()) {
- entrys[i++] = entry;
- }
-
- //先在赋值weight
- i=entrys.length-1;
- while(i>=0){
- int n=0;
- for (int j = 0; j <arr.length ; j++) {
- if(entrys[i].getKey()==arr[j]){//两个字符一样,那么频率佳佳
- n++;
- }
- }
- entrys[i--].setValue(n);
- }
-
- //程序到达这里,键值对已经储存完毕
- return entrys;
- }
-
- //这个函数可以把Node的code修改
- public static void coding(Node root, StringBuilder sb) {
-
- if (root == null) return;//如果只有一个节点,code==“”---->空字符串
-
- root.code = sb.toString();//先根节点
- if (root.left == null && root.right == null) {
- return;//直接返回
- }
-
- //如果不是叶子节点,那么一定有左右孩子----》因为这是哈夫曼树
-
- sb.append("0");//先左边,所以加一个0
- coding(root.left, sb);//递归
-
- sb.replace(sb.length() - 1, sb.length(), "1");//把最后一个替换成1,因为要走右边了
-
- coding(root.right, sb);//递归
- sb.delete(sb.length() - 1, sb.length());//也要删除,删除的区间是:左开右闭的!
-
- }
-
-
-
- //前序遍历打印叶子结点
- public static void showChar(Node root) {
- if (root == null) return;
- if (root.left == null && root.right == null) {//这是一个叶子节点,直接打印然后返回
- System.out.println(root);
- return;
- }
- //不是叶子结点,就遍历左右子树
- showChar(root.left);
- showChar(root.right);
- }
-
- }
类中静态方法使用的演示:
会了编码,其实解码就很容易了
值得注意的是:
不同的字符集合,对应的哈夫曼编码是有所差异的
所以如果要进行解码,那么必须直到每一个字符对应出现的频率
解码思路:
在接收到字符频度表之后,创建一颗哈夫曼树,每次从root结点开始遍历,从第一个字符开始,是0就往左树走,是1就往右走,直到叶子结点即可解码。
具体实现:
- public static void deCoding(Map.Entry<Character, Integer>[] arrEntry, String arr) {//需要接收字符频度表 and 哈夫曼编码
- Node Cur= createTree(arrEntry);//调用了重载的创建哈夫曼树的方法
-
- char[] chars = arr.toCharArray();
-
- int cur = 0;//表示读取编码的位置
-
- Node root=Cur;//Cur保存了哈夫曼树的根结点
- while (cur < chars.length) {//读完就退出循环
- while (root.left != null && root.right != null) {//没有到叶子结点就一直循环
- if (chars[cur] == '1') {//是1走右边
- cur++;
- root = root.right;
- } else {//是二走左边
- cur++;
- root = root.left;
- }
- }
-
- //如果跳出了循环说明已经是叶子结点了
- System.out.println(root);
- root=Cur;
- }
-
- }
因为我们在createTree()方法中传入的类型是Map.Entry<Character, Integer>[],
所以需要对createTree()方法,
进行一次重载,
这个重载其实不麻烦,只要改一下接口,就可以了:
- private static Node createTree(Map.Entry<Character, Integer>[] entries){//重载方法,用在解码时调用这个方法
-
- //放入节点中(用集合来管理)
- int length = entries.length;//只改了这一行,和方法的唯一参数!!!!!
-
-
-
- List<Node> nodeList = new ArrayList<>(length);//长度一定和entries是一样的
- while (length > 0) {
- nodeList.add(new Node(entries[length - 1].getKey(), entries[length - 1].getValue()));
- length--;
- }
-
- while (nodeList.size() > 1) {//只要大于一,就合并
- Collections.sort(nodeList);//先排升序,重写了用weight比较
-
- Node a = nodeList.remove(0);
- Node b = nodeList.remove(0);
- Node newNode = new Node(a.weight + b.weight);//这个是双亲节点
- newNode.left = a;
- newNode.right = b;
- nodeList.add(newNode);
- }
-
- return nodeList.remove(0);//还剩下的一个节点,就是哈夫曼树的根节点
- }
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