利用huffman编码对文本文件进行压缩与解压（java实现）

利用huffman编码对文本文件进行压缩与解压

输入：一个文本文件
输出：压缩后的文件

算法过程：
（1）统计文本文件中每个字符的使用频度
（2）构造huffman编码
（3）以二进制流形式压缩文件

采用哈夫曼编码进行文件的压缩和解压，主要原理是通过huffman编码来表示字符，出现次数多的编码短，出现次数少的编码长，这样整体而言，所需的总的比特位是最少的。但是当大部分字符出现的频率都差不多时，huffman压缩的压缩率就会很低。先统计出文件中各个字符出现的次数；构建哈夫曼树,生成每个字符对应的编码，然后将编码写入压缩文件中；解压缩是将压缩后的文件翻译过来，根据哈夫曼编码找到对应的字符。

package compress_file;import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.*;class HaffmanTree {//哈夫曼树类public static final int MAXVALUE = 1000;// 最大权值public int nodeNum; // 叶子结点个数public HaffmanTree(int n) {this.nodeNum = n;}public void haffman(char[] names, int[] weight, HaffNode[] nodes) {//构造哈夫曼树,weight 权值,nodes 叶子节点int n = this.nodeNum;int m1, m2, x1, x2;// m1,m2,表示最小的两个权值，x1、x2表示最小两个权值对应的编号,m1表示最小，m2表示次小for (int i = 0; i < 2 * n - 1; i++) {// 初始化所有的结点，对应有n个叶子结点的哈夫曼树，有2n-1个结点HaffNode temp = new HaffNode();// 初始化n个叶子结点，就是输入的节点。0、1、2、3是叶子节点也是输入的节点if (i < n) {temp.name = names[i];temp.weight = weight[i];} else {temp.name = ' ';temp.weight = 0;}temp.parent = 0;temp.flag = 0;temp.leftChild = -1;temp.rightChild = -1;nodes[i] = temp;}for (int i = 0; i < n - 1; i++) {// 初始化n-1个非叶子结点，n-1表示要循环n-1次求的n-1个数m1 = m2 = MAXVALUE;x1 = x2 = 0;// 求得这n-1个数时，每次都是从0到n+i-1,并且flag=0的，flag=1表示已经加入到二叉树。// 以下是找出权值最小的2个for (int j = 0; j < n + i; j++) {if (nodes[j].weight < m1 && nodes[j].flag == 0) {// m1,x1初始值为第一个元素，后面如果比m1要小，则m1指向更小的，原来m1指向的现在由m2指向，// 如果后面比m1大比m2小，则m2指向这个比m1大比m2小的，// 也就是说m1指向最小的，m2指向第2小的。m2 = m1;x2 = x1;m1 = nodes[j].weight;x1 = j;} else if (nodes[j].weight < m2 && nodes[j].flag == 0) {m2 = nodes[j].weight;x2 = j;}}// 将权值最小的2个组合成一个二叉树nodes[x1].parent = n + i;nodes[x2].parent = n + i;nodes[x1].flag = 1;nodes[x2].flag = 1;nodes[n + i].weight = nodes[x1].weight + nodes[x2].weight;nodes[n + i].leftChild = x1;nodes[n + i].rightChild = x2;}}public void haffmanCode(HaffNode[] nodes, Code[] haffCode) {//哈弗曼编码int n = this.nodeNum;Code code = new Code(n);int child, parent;for (int i = 0; i < n; i++) {// 给前面n个输入的节点进行编码code.start = n - 1;code.weight = nodes[i].weight;code.name = nodes[i].name;child = i;parent = nodes[child].parent;while (parent != 0) {// 从叶子节点向上走来生成编码。if (nodes[parent].leftChild == child) {code.bit[code.start] = 0;} else {code.bit[code.start] = 1;}code.start--;child = parent;parent = nodes[child].parent;}Code temp = new Code(n);for (int j = code.start + 1; j < n; j++) {temp.bit[j] = code.bit[j];}temp.weight = code.weight;temp.name = code.name;temp.start = code.start;haffCode[i] = temp;}}public void decode(String res, HaffNode[] nodes){int index = 2*this.nodeNum-2;// 从根节点出发for(int k = 0; k < res.length(); k++){// 依次读取哈夫曼编码,遇0则遍历当前节点的左孩子if(res.charAt(k)=='1'){// 遇1则遍历当前节点的右孩子index = nodes[index].rightChild;// 如果当前节点的右孩子为-1是证明其为叶子节点直接输出字符（由于哈夫曼树只存在出度为0或2的节点，因此只判断右孩子即可）if(nodes[index].rightChild==-1){System.out.print(nodes[index].name);index = 2*this.nodeNum-2;// 重新从根节点出发}}else{// 遇1则遍历当前节点的右孩子index = nodes[index].leftChild;// 如果当前节点的右孩子为-1是证明其为叶子节点直接输出字符（由于哈夫曼树只存在出度为0或2的节点，因此只判断右孩子即可）if(nodes[index].rightChild==-1){System.out.print(nodes[index].name);index = 2*this.nodeNum-2;// 重新从根节点出发}}}}
}class HaffNode {// 哈夫曼树的结点类public char name; // 字符名public int weight; // 权值public int parent; // 双亲public int flag; // 是否为叶子节点的标志public int leftChild; // 左孩子public int rightChild; // 右孩子public HaffNode() {}
}class Code {// 哈夫曼编码类public int[] bit; // 编码的数组public int start; // 编码的开始下标public int weight; // 权值public char name; // 字符名public Code(int n) {bit = new int[n];start = n - 1;}
}public class Compress_file {public char[] names;public int[] weights;public static void main(String[] args) throws Exception {Compress_file test = new Compress_file();while(true){String s = test.readfile();// 读取文本中的一行字符串Map<Character, Integer> map = test.getCharMaps(s);// 统计文本中不同字符出现的频率test.names = new char[map.size()];        // 创建数组用于储存字符及出现频率test.weights = new int[map.size()];int i = 0;Set set = map.keySet();// 将map转化为set 并将统计的字符及其对应的频次放入到数组中for (Iterator iter = set.iterator(); iter.hasNext();) {char key = (Character)iter.next();test.names[i] = key;test.weights[i] = map.get(key);i++;}System.out.println("文本中的字符及其出现的频率：");for (int j = 0; j < test.names.length; j++) {// 打印字符System.out.print(test.names[j] + " ");}System.out.println();for (int j = 0; j < test.weights.length; j++) {// 打印频次System.out.print(test.weights[j] + " ");}System.out.println();HaffmanTree haffTree = new HaffmanTree(map.size());// 建立哈夫曼树HaffNode[] nodes = new HaffNode[2 * map.size() - 1];Code[] codes = new Code[map.size()];haffTree.haffman(test.names, test.weights, nodes);// 构造哈夫曼树haffTree.haffmanCode(nodes, codes);// 生成哈夫曼编码System.out.println("哈夫曼编码：");// 打印哈夫曼编码for (int k = 0; k < map.size(); k++) {System.out.print("Name=" + codes[k].name + " Weight=" + codes[k].weight + " Code=");for (int j = codes[k].start + 1; j < map.size(); j++) {System.out.print(codes[k].bit[j]);}System.out.println();}System.out.print("原始文件：");System.out.println(s);System.out.print("压缩后的文件：");String res = s;String bit = "";// 根据哈夫曼编码表替换相应字符for(int k = 0; k < test.names.length; k++){for (int j = codes[k].start + 1; j < map.size(); j++) {bit += codes[k].bit[j];}res = res.replace(String.valueOf(test.names[k]), bit);bit = "";}System.out.println(res);System.out.print("解压后的文件：");haffTree.decode(res, nodes);System.out.println();}}public String readfile() throws Exception {System.out.println("请输入测试文件的编号（1~5）：");Scanner sc = new Scanner(System.in);int num = sc.nextInt();BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("D:/Program Files (x86)/MyStudy/src/compress_file/input/input_assign03_0" + num + ".dat"));return (br.readLine());       }public Map<Character, Integer> getCharMaps(String s) {//统计文本中不同字符对应的出现频率Map<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();for (int i = 0; i < s.length(); i++) {Character c = s.charAt(i);Integer count = map.get(c);map.put(c, count == null ? 1 : count + 1);}return map;}
}

根据提示信息输入要测试的文件的编号（1-5），输入要压缩的文件的编号后程序开始运行，依次输出文本文件中的字符和字符出现的频率、哈夫曼编码结果、原始文件内容、压缩后的文件内容、解压后的文件内容。下图为第1组测试数据的结果。

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