Huffman（哈夫曼）编码及java实现

利用java实现Huffman编码。

哈夫曼树也称最优二叉树，也是带权路径最小的二叉树。

带权路径的值，就是各个节点的权重乘上深度，然后做和.

如下图，这棵树的带权路径值为 1*3 + 2*3 + 3*2 +3*1 = 18

所以构建一个哈夫曼树的关键在于，让权重大的叶子更靠近根节点，权重小的叶子远离根节点。

哈夫曼编码就是借助哈夫曼树对文本进行编码操作。将一串字符串编码成用 0 和 1 进行表示

假设有这么一串字符串： abbcccddddd

首先字符串按照字符分割，得到一个个字符，然后统计各个字符出现的次数：

a->1

b->2

c->3

d->5

把字符当作叶子，字符出现的次数当作叶子的权重，可以构建出下面这棵树：

1. 首先选出出现次数最少的两个字符，当作叶子节点，根据他们的权重，计算出他们父节点的权重。

2. 再从剩下的节点中，与刚刚生成的节点比较，选出最小的一个或者两个，继续构造这棵树。

3. 重复这个过程，直到最后一个节点。

现在以abcdefg为例子：

出现字符次数相同的情景时，就按照字符进行排序。

按照坐左枝为0 右枝为1 规则进行编码。

比如 a 010 g 00

所以，对abcedfg 进行编码之后，01001110010111011100

java代码实现：

1. 创建一个类，实现Comparable用来排序

class HFNode implements Comparable<HFNode> {char character;int frequence;private HFNode left;private HFNode right;private String code;public char getCharacter() {return character;}public void setCharacter(char character) {this.character = character;}public int getFrequence() {return frequence;}public void setFrequence(int frequence) {this.frequence = frequence;}public HFNode getLeft() {return left;}public void setLeft(HFNode left) {this.left = left;}public HFNode getRight() {return right;}public void setRight(HFNode right) {this.right = right;}public String getCode() {return code;}public void setCode(String code) {this.code = code;}@Overridepublic String toString() {return this.character + " " + this.frequence + " ";}@Overridepublic int compareTo(HFNode o) {if (this.frequence == o.frequence) {return this.getCharacter() - o.getCharacter();}return this.frequence - o.frequence;}

2. 分割字符串，统计每个字符出现的次数，并存放到队列中去。

Scanner in = new Scanner(System.in);String inLine = in.next();char[] chars = inLine.toCharArray();Map<Character, Integer> characterMap = new HashMap<>();for (int i = 0; i < chars.length; i++) {int count = characterMap.containsKey(chars[i]) ? characterMap.get(chars[i]) : 0;characterMap.put(chars[i], count + 1);}PriorityQueue<HFNode> pQueue = new PriorityQueue<>();Set<Character> key = characterMap.keySet();for (char c : key) {HFNode hfNode = new HFNode();hfNode.setCharacter(c);hfNode.setFrequence(characterMap.get(c));pQueue.add(hfNode);}

3. 构建哈夫曼树（两个叶子生成节点的字符，默认使用他的左树的字符）

每次取最小的两个节点出来，然后合并成一个新节点，再把新节点加入到队列中去。

while (pQueue.size() > 1) {HFNode newNode = new HFNode();HFNode leftNode = pQueue.remove();HFNode rightNode = pQueue.remove();newNode.setFrequence(rightNode.getFrequence() + leftNode.getFrequence());newNode.setLeft(leftNode);newNode.setRight(rightNode);newNode.setCode("");newNode.setCharacter(newNode.getLeft().getCharacter());pQueue.add(newNode);}HFNode finalTree = pQueue.remove();Queue<HFNode> queue = new ArrayDeque<>();if (finalTree != null) {queue.add(finalTree);finalTree.getLeft().setCode("0");finalTree.getRight().setCode("1");}

4. 广度优先遍历，并将节点和编码以字典的形式保存，用于后面按照输入顺序对编码进行输出

Map<Character, String> dict = new HashMap<>();while (!queue.isEmpty()) {HFNode node = queue.remove();if (node.getLeft() != null)node.getLeft().setCode(node.getCode() + "0");if (node.getRight() != null)node.getRight().setCode(node.getCode() + "1");if (node.getLeft() != null) {queue.add(node.getLeft());}if (node.getRight() != null) {queue.add(node.getRight());}if (node.getLeft() == null && node.getRight() == null) {dict.put(node.character, node.code);}}

5. 按照输入顺序，将编码输出

进行大量字符串拼接时，stringBuilder性能更好。

StringBuilder string = new StringBuilder();for (int i = 0; i < chars.length; i++) {string.append(dict.get(chars[i]));}System.out.println(string);

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