赫夫曼编码解压缩

13.6 赫夫曼编码解码

思路:

  1. huffmanCodeBytes[]
  2. 重新转成 赫夫曼编码对应的二进制对应的字符串‘1010100010111...’
  3. 将赫夫曼编码对应的二进制字符串‘1010100010111...’ 对照 赫夫曼编码 重新生成i like like like java dot you like a java
package huffmancode;

import java.util.*;

public class HuffmanCode {
    public static void main(String[] args) {
        String content = "i like like like java do you like a java";
        byte[] contentBytes = content.getBytes();
        System.out.println(contentBytes.length);

        byte[] huffmanCodeBytes = huffmanZip(contentBytes);
        System.out.println("压缩后的编码为"+Arrays.toString(huffmanCodeBytes));
        System.out.println("长度为:"+huffmanCodeBytes.length);
        byte[] sourceBytes = decode(huffmanCodes, huffmanCodeBytes);
        System.out.println(new String(sourceBytes));
        // 分布过程
/*
        List<Node> nodes = getNode(contentBytes);
        System.out.println(nodes);
        Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        System.out.println("前序遍历");
        huffmanTreeRoot.preOrder();

        // 测试是否生成了对应的赫夫曼编码
        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
        System.out.println("~生成的赫夫曼编码表:"+ huffmanCodes);

        // 测试
        huffmanCodeBytes = zip(contentBytes, huffmanCodes);
        System.out.println("huffmanCodeBytes="+Arrays.toString(huffmanCodeBytes));

        // 发送 HuffmanCodeBytes 数组
*/
    }
    // 完成数据的解压
    //1. 将 `huffmanCodeBytes[] `
    //2. 重新转成 赫夫曼编码对应的二进制对应的字符串‘1010100010111...’
    //3. 将赫夫曼编码对应的二进制字符串‘1010100010111...’ 对照 赫夫曼编码 重新生成`i like like like java dot you like a java`

    /**
     *  将一个byte 转成一个二进制的字符串
     * @param b 传入的 byte
     * @param flag 标识是否需要补高位,如果为true,表示需要补高位,如果是flase 表示不需要补,如果是最后一个字节,我们不需要补高位
     * @return 是该byte 对应的二进制的字符串,(注意是按照补码返回)
     */
    private static String byteToBytes(boolean flag, byte b){
        // 使用一个变量保存b
        int temp = b; // 将 b 转成 int
        // 如果是个正数我们还存在补高位
        if (flag){
            temp |= 256; // 按位与 256 是 1 0000 0000 | 0000 0001 => 1 0000 0001
        }
        String str = Integer.toBinaryString(temp); // 返回的是temp对应的二进制的补码
        if (flag){
            return str.substring(str.length() - 8); // 如果是个负数取后面的八位
        } else {
            return  str;
        }
    }

    // 编写一个方法,完成对压缩数据的解码

    /**
     *
     * @param huffmanCodes  赫夫曼编码 map
     * @param huffmanBytes  赫夫曼编码得到的字节数组 就是那个[-88,-65,-56,....]
     * @return  原来的字符串对应的数组
     */
    private static byte[] decode(Map<Byte,String> huffmanCodes,byte[] huffmanBytes){
        // 1. 得到huffmanBytes 对应的二进制的字符串 ‘1010100010111...’
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        // 将 byte[] 数组转成二进制的字符串
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++){
            // 判断是不是最后一个字节
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
            byte b = huffmanBytes[i];
            stringBuilder.append(byteToBytes(!flag, b));
        }
        // 把字符串按照指定的赫夫曼编码进行解码
        // 把赫夫曼编码表进行一个调换,因为要反向查询, 从 100->a 到 a->100
        Map<String,Byte> map = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<Byte,String> entry: huffmanCodes.entrySet()){
            map.put(entry.getValue(),entry.getKey());
        }
        // 创建一个集合,存放 byte
        List<Byte> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length();){
            // i 可以理解成一个索引,扫描stringBuilder
            int count  = 1; // 小的计数器
            boolean flag = true;
            Byte b = null;

            while (flag){
                // 递增的取出 key
                String key = stringBuilder.substring(i, i+count); // i 不懂,让count移动直到取到了一个字符
                b = map.get(key);
                if (b==null){
                    // 说明没有匹配到
                    count++;
                }else{
                    // 匹配到
                    flag = false;
                }
            }
            list.add(b);
            i += count; // 让 i 移动到 count
        }
        // 当 for 循环结束后,我们list中就存放了所有的字符
        // 把list中的数据放入到byte[] 并返回
        byte[] b = new byte[list.size()];
        for (int i = 0; i < b.length; i++){
            b[i] = list.get(i);
        }
        return b;
    }

    // 使用一个方法,将前面的方法封装起来,便于我们的调用
    /**
     *
     * @param bytes 原始的字符串对应的字节数组
     * @return 是经过 赫夫曼编码 处理后的字节数组(压缩后的数组)
     */
    private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes){
        List<Node> nodes = getNode(bytes);
        // 根据 nodes 创建赫夫曼树
        Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        // 根据赫夫曼树创建赫夫曼编码
        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
        // 根据生成的赫夫曼编码,压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
        byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes,huffmanCodes);
        return huffmanCodeBytes;
    }
    // 编写一个方法,将一个字符串对应的byte[] 数组,通过生成的赫夫曼编码表,返回一个赫夫曼编码,压缩后的byte[]数组
    /**
     *
     * @param bytes 这是原始的字符串对应的 byte[]
     * @param huffmanCodes  生成的赫夫曼编码 map
     * @return 返回赫夫曼编码处理后的 byte[]
     */
    private static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte,String> huffmanCodes){

        // 1. 利用 huffmanCodes 将 bytes 转成 赫夫曼编码对应的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        // 遍历 bytes 数组
        for (byte b: bytes){
            stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
        }
        System.out.println(stringBuilder.toString());
        // 将 "101010001011111110..."转成 byte[]
        // 统计返回的 byte[] huffmanCodeBytes 长度
        int len;
        // 下面代码一句话搞定就是 len = (stringBuilder.length() + 7) / 8
        if (stringBuilder.length() % 8 == 0){
            len = stringBuilder.length() / 8;
        } else {
            len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
        }
        // 创建一个存储压缩后的 byte数组
        byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
        int index = 0; // 记录是第几个byte
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8){
            // 因为是每8为对应一个byte
            String strByte;
            if (i + 8 > stringBuilder.length()){
                // 不够8位了,那么有多少取多少
                strByte = stringBuilder.substring(i);
            } else {
                strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);
            }

            // 将strByte转成一个 byte 放入到 huffmanCodeBytes
            huffmanCodeBytes[index] = (byte)Integer.parseInt(strByte,2);
            index++;
        }
        return huffmanCodeBytes;
    }

    /**
     *
     * @param bytes 接受字节数组
     * @return  返回是一个list形式
     */
    private static List<Node> getNode(byte[] bytes){
        // 创建一个ArrayList
        ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<>();
        // 存储每个byte出现的次数  -> map
        Map<Byte,Integer> counts = new HashMap<>();
        for (byte b: bytes){
            Integer count = counts.get(b);
            if (count == null){
                // 说明map还没有该字符数据
                counts.put(b,1);
            } else {
                counts.put(b, count+1);
            }
        }

        // 把每个键值对,转成一个node对象并加入弄得集合
        // 遍历map
        for (Map.Entry<Byte,Integer> entry:counts.entrySet()){
            nodes.add(new Node(entry.getKey(),entry.getValue()));
        }
        return nodes;
    }
    // 创建赫夫曼树
    private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes){
        while(nodes.size() > 1){
            // 排序(从小到大)
            Collections.sort(nodes);
            // 取出左右节点
            Node leftNode = nodes.get(0);
            Node rightNode = nodes.get(1);

            Node parent = new Node(null,leftNode.weight + rightNode.weight);
            parent.left = leftNode;
            parent.right = rightNode;
            // 删除左右节点
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            // 将新的节点加入
            nodes.add(parent);

        }
        return nodes.get(0);
    }
    //前序遍历
    private static void preOrder(Node root){
        if (root != null){
            root.preOrder();
        }else{
            System.out.println("赫夫曼树为空");
        }
    }
    // 生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码
    //思路:
    // 1. 将赫夫曼编码表存放在 Map<Byte,String>
    static Map<Byte,String> huffmanCodes = new HashMap<Byte, String>();
    // 2. 在生成赫夫曼编码表时,需要去拼接路径,定义一个 StringBuilder 存储某个叶子节点的路径
    static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    // 为了方便,重载getCodes
    private static Map<Byte,String> getCodes(Node root){
        if (root == null){
            return null;
        }
        // 处理root左子树
        getCodes(root.left,"0",stringBuilder);
        // 处理root右子树
        getCodes(root.right, "1", stringBuilder);

        return huffmanCodes;
    }
    /**
     * 功能:将传入的node结点的所有叶子节点的赫夫曼编码得到,并放入到huffmanCodes
     * @param node  传入的节点(默认跟结点开始)
     * @param code  代表路径;左子节点代表0,右子节点表示1
     * @param stringBuilder 用于拼接路径的
     */
    private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder){
        StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
        // 将code加入到 stringBuilder2
        stringBuilder2.append(code);
        if (node != null){ // 如果 node == null 不处理
            // 判断当前 node 是叶子节点还是非叶子节点
            if (node.data == null){
                // 非叶子节点,递归处理
                // 向左递归
                getCodes(node.left,"0",stringBuilder2);
                // 向右递归
                getCodes(node.right,"1",stringBuilder2);
            } else {
                // 说明是叶子节点
                // 就表示找到了某个叶子节点
                huffmanCodes.put(node.data,stringBuilder2.toString());
            }

        }
    }

}
// 创建Node,存放数据和权值
class Node implements Comparable<Node>{
    Byte data; // 存放数据本身看,比如‘a‘ = 97 ‘ (空格)‘= 32
    int weight; // 权值,表示字符出现的次数
    Node left;
    Node right;

    public Node(Byte data, int weight) {
        this.data = data;
        this.weight = weight;
    }

    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        // 按照从小到大排序
        return this.weight - o.weight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "data=" + data +
                ", weight=" + weight +
                ‘}‘;
    }
    //前序遍历
    public void preOrder(){
        System.out.println(this);
        if (this.left != null){
            this.left.preOrder();
        }
        if (this.right != null){
            this.right.preOrder();
        }
    }

}

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