求解哈夫曼编码Java实现,哈夫曼编码（Java）

Huffman编码算法实际上是一个贪心算法

每个字符都是二叉树的叶子结点，非叶子结点则不代表任何字符

有一组字符集{c1, c2, …, cn}，字符集对应的权重{w1, w2, …, wn}

哈夫曼二叉树构建算法：

将字符集和权重构造成结点形成最小堆结点集S，

每次都从最小堆结点集S中选出权重值最小的两个结点x和y作为子节点进行建树，

为这两个子结点构造一个父节点，父节点不保存任何字符，父节点的权重为两个子节点权重之和，

将取出的两个子节点从集合S中移走，将父节点加入S中。

不断循环步骤2,3,4一直迭代下去，直到节点集合S只剩一个结点时，这个结点就是树的根节点。

这样我们就得到了一棵Huffman树，整个过程就是一个自底向上的建树过程。由于从根节点到每个叶子节点有且仅有一条路径，所以，每个叶子的路径都是不一样的，唯一的。我们把从根节点到叶子节点的路径记录下来，便可作为叶子节点上字符的编码。

哈夫曼编码算法：

在哈夫曼树中初始化编码为空，从根节点开始，往左走则编码加0，往右走则编码加1

哈夫曼树的定义代码实现：

public class HuffmanNode implements Comparable {

protected int key; // 权值

protected HuffmanNode left; // 左孩子

protected HuffmanNode right; // 右孩子

protected HuffmanNode parent; // 父结点

protected HuffmanNode(int key, HuffmanNode left, HuffmanNode right, HuffmanNode parent) {

this.key = key;

this.left = left;

this.right = right;

this.parent = parent;

}

构造哈夫曼树代码实现：

用堆来实现节点集合的存储！

public Huffman(int a[]) {

private HuffmanNode mRoot;

HuffmanNode parent = null;

MinHeap heap;

// 利用数组a建立最小堆

heap = new MinHeap(a);

for(int i=0; i

HuffmanNode left = heap.dumpFromMinimum(); // 最小节点是左孩子

HuffmanNode right = heap.dumpFromMinimum(); // 其次才是右孩子

// 新建parent节点，左右孩子分别是left/right；

// parent的大小是左右孩子之和

parent = new HuffmanNode(left.key+right.key, left, right, null);

left.parent = parent;

right.parent = parent;

// 将parent节点数据拷贝到"最小堆"中

heap.insert(parent);

}

mRoot = parent;

// 销毁最小堆

heap.destroy();

}

补充知识点：

最小堆：一种经过排序的完全二叉树，其中任一非叶节点的数据值均不大于其左子节点和右子节点的值。

待续！

参考文献：

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