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- Huffman树转化成二进制编码
- 文本压缩
- 文本解压
Huffman树转化成二进制编码
在上一篇博客的末尾，将Huffman树转化成了01 构成的字符串，显然在实际应用中不是这种操作。我们实际想要的是01构成的一串bits；举个例子：字符"A" 编码：0100 0001（8bit），假设我们重新编码之后字符 "A" 的路径是01，只占2个bit，应该用 01（bit）表示，而不是字符类型的"01"，如果用字符类型的01来重新编码，那经过Huffman编码之后的数据比原本的数据还大。因此需要改进一下。
如果文本包含很多字符，那么从root节点到根节点的路径可能会很长。如果将二进制路径保存到int型变量中，路径长度超过32位那么一个int变量就不能完整保存路径。因此只能使用数组来保存路径，可以用byte，short，int，long。选择适中的int[]或者知道有很多字符时，可以选择long[]。还是要根据具体情况分析，下面采用long[]类型来保存路径。
public void bitCode(HMNode root,Map<Character,long[]> huffmanCode,String code){
if(root.leaf){
System.out.println(root.str+ " -> " + code);
huffmanCode.put(root.str,convertBits(code));
return;
}
if(root.left != null){
bitCode(root.left,huffmanCode,code+"0");
}
if(root.right != null){
bitCode(root.right,huffmanCode,code+"1");
}
}
//将字符串转化成bits
public long[] convertBits(String code){
int len = code.length() ;
int codeLength = len% 64 ==0 ? len/64:len/64+1;
int index = 1;
int offset = 63;
long[] bitCodes = new long[codeLength+1];
char[] codes = code.toCharArray();
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
long bitCode = bitCodes[index];
long c = codes[i]-'0';
bitCode |= (c<<offset);
bitCodes[index]=bitCode;
if(offset== 0){
offset = 63;
index += 1;
}else{
offset -= 1;
}
}
bitCodes[0]=(long)len;//第一个数字是用来记录编码的长度；
return bitCodes;
}
测试：
@Test
public void test(){
String text = "aaabbbbbccccccddddee";
HMNode root =buildHuffManTree(text);
Map<Character,long[]>code = new HashMap<>();
bitCode(root,code,"");
System.out.println("+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++");
code.forEach((key,val)->{
long codeLen = val[0];
System.out.print(key+"编码长度："+codeLen +"\tcode: ");
for (int i = 1; i < val.length-1; i++) {
System.out.print(" "+val[i]);
}
System.out.print(" "+(val[val.length-1]>>>(64-codeLen)));
System.out.println("\n");
});
}
=========================================res=================================================
d -> 00
c -> 11
b -> 01
e -> 100
a -> 101
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
d编码长度：2 code: 0
b编码长度：2 code: 1
a编码长度：3 code: 5
c编码长度：2 code: 3
e编码长度：3 code: 4
文本压缩
EncodeInfo是保存压缩后的文本，设置成了一个二维数组。现在想想其实没必要，因为必定是一边压缩一边保存到磁盘的。不可能把数据完全压缩之后再保存。
遍历文本将每一个字符的Huffman二进制码数组按顺序保存到压缩文本的二维数组中，这个需要稍微熟悉下位运算。（保存到二位数组纯属折磨自己，搞得比较复杂了，之后再改吧）
class EncodeInfo{
List<List<Long>> encodes = new ArrayList<>();
int lastLength = 0;//encodes最后一个list的最后一个long元素中，有效bit个数
HMNode root;
public EncodeInfo(HMNode root){
List<Long> code = new ArrayList<>(ARRAY_SIZE);
code.add(0L);
encodes.add(code);
this.root = root;
}
}
static int ARRAY_SIZE = 1024;
static int BIT_CELL_LENGTH = 64;
public void encode(String text,EncodeInfo info){
Map<Character,long[]>code = new HashMap<>();
bitCode(info.root,code,"");
for (char c : text.toCharArray()) {
addBitCode(info,code.get(c));
}
}
private void addBitCode(EncodeInfo info ,long[] bits){
List<List<Long>> encodes = info.encodes;
List<Long> codes = encodes.get(encodes.size()-1);//获取到最后一个List;
//得到二进制码数组最后一个元素的有效bit数；
long last = bits[0]%BIT_CELL_LENGTH == 0 ? BIT_CELL_LENGTH : bits[0] % BIT_CELL_LENGTH;
for (int i = 1; i < bits.length-1; i++) {
long b = bits[i];
int size = codes.size();
long val = codes.get(size-1) ;
val |= (b >>> info.lastLength);//前半部分
codes.set(size-1,val);
long after = b << (BIT_CELL_LENGTH-info.lastLength);//后半部分
codes = addLast(info,after);
info.lastLength = info.lastLength == 0 ? 0: BIT_CELL_LENGTH-info.lastLength;
}
long lastBits = bits[bits.length-1];
long val = codes.get(codes.size()-1);
val |= (lastBits >>> info.lastLength);
codes.set(codes.size()-1,val);
if(last + info.lastLength < BIT_CELL_LENGTH){
info.lastLength += last;
}else if(last + info.lastLength == BIT_CELL_LENGTH){
info.lastLength =0;
addLast(info,0L);
}else{
lastBits<<= (BIT_CELL_LENGTH-info.lastLength);
addLast(info,lastBits);
info.lastLength +=(last-BIT_CELL_LENGTH);
}
}
private List<Long> addLast(EncodeInfo info,long val){
List<List<Long>> encodes = info.encodes;
List<Long> codes = encodes.get(encodes.size() - 1);
int size = codes.size();
if(size == ARRAY_SIZE){
codes = new ArrayList<>(ARRAY_SIZE);
encodes.add(codes);
}
codes.add(val);
return codes;
}
- 测试
@Test
public void testEncode(){
String text = " sfsdftechfdfhgjhtghrytthnhGGHMBDV打发士大夫SDCYUGERFASDSDW,.*&^%$#[]_+{};;;;;,.XCCCCC地方法规";
int beforeEncode = text.getBytes().length;
System.out.println("编码前：beforeEncode:"+beforeEncode +";");
HMNode root =buildHuffManTree(text);
EncodeInfo info = new EncodeInfo(root);
encode(text,info);
info.encodes.forEach(x->{
for (Long aLong : x) {
System.out.println(aLong);
}
});
System.out.println("最后一个long的有效bit个数："+info.lastLength);
}
- 结果
编码前：beforeEncode:103;
* -> 000000
夫 -> 000001
+ -> 000010
地 -> 000011
方 -> 000100
A -> 000101
B -> 000110
规 -> 000111
E -> 001000
F -> 001001
H -> 001010
M -> 001011
发 -> 001100
R -> 001101
打 -> 001110
U -> 001111
法 -> 010000
V -> 010001
W -> 010010
X -> 010011
Y -> 010100
[ -> 010101
] -> 010110
^ -> 010111
_ -> 011000
c -> 011001
e -> 011010
j -> 011011
士 -> 011100
n -> 011101
r -> 011110
y -> 011111
; -> 1000
{ -> 100100
} -> 100101
G -> 10011
C -> 1010
h -> 1011
S -> 11000
D -> 11001
f -> 11010
t -> 11011
, -> 111000
. -> 111001
d -> 111010
g -> 111011
s -> 111100
-> 1111010
# -> 1111011
$ -> 1111100
% -> 1111101
& -> 1111110
大 -> 1111111
-727686570736772137
6538905317935103933
-2614557749356706589
2089122890596168205
2620082441562243324
-4620800053492013930
2459590903680641548
4901886719416074240
最后一个long的有效bit个数：16
数字就是文本经过Huffman编码压缩之后保存的信息；每个long保存8byte信息；可以计算出来被压缩之后的byte数：8 * 7 + 16 = 72；比最原始的103要小一点。因为这段文本基本没有重复的，所以压缩效果不好。
文本解压
在解压时按顺序读每一个bit位，对照Huffman树，如果是1就走右分支，如果是 0就走左分支。（这个还是要看之前怎么编码的，如果之前在构建Huffman树时，1表示左 ；0表示右那就按对应的方式解析）找到叶子节点就输出字符，然后继续顺序读读取bit知道将所有bit读完为止。
- 代码
public String decode(EncodeInfo info){
List<List<Long>> encodes = info.encodes;
HMNode root = info.root;
int endListIndex = encodes.size()-1;
int endElementIndex = encodes.get(endListIndex).size()-1;
HMNode prev = null;
for (int i = 0; i < encodes.size(); i++) {
List<Long> codes = encodes.get(i);
for (int j = 0; j < codes.size(); j++) {
if(i == endListIndex && j == endElementIndex){
prev = parse(prev,codes.get(j),info.lastLength,info);
}else{
prev = parse(prev,codes.get(j),BIT_CELL_LENGTH,info);
}
}
}
return null;
}
/**
* @param prev
* @param bits
* @param len long型变量的有效bit长度；
* @param info
* @return
*/
public HMNode parse(HMNode prev,long bits,int len,EncodeInfo info){
long curBit = 0;
while(prev != null && len > 0){
curBit = (bits>>>(BIT_CELL_LENGTH-1));
if(curBit == 1 ){
prev = prev.right;
}else{
prev = prev.left;
}
bits<<=1;
len--;
if(prev.leaf){
System.out.print(prev.str);
if(len ==0)
return null;
else
break;
}
}
if(len == 0)return prev;
return parse(prev=info.root,bits,len,info);
}
- 测试
@Test
public void testDecode(){
String text = "急急急uu ,.;/.'*&^%$广东福建的好的的德国费尔法的的发夫算法发生过和323434234123吧vDVD产生的";
int beforeEncode = text.getBytes().length;
System.out.println("编码前：beforeEncode:"+beforeEncode +";");
HMNode root =buildHuffManTree(text);
EncodeInfo info = new EncodeInfo(root);
encode(text,info);
decode(info);
System.out.println("\n+++++++++++++++");
System.out.println(text);
}
- 结果
编码前：beforeEncode:121;
的 -> 000
2 -> 0010
4 -> 0011
广 -> 01000
D -> 01001
发 -> 01010
法 -> 01011
生 -> 01100
-> 01101
. -> 01110
u -> 01111
过 -> 100000
和 -> 100001
福 -> 100010
尔 -> 100011
V -> 100100
算 -> 100101
东 -> 100110
^ -> 100111
$ -> 101000
% -> 101001
& -> 101010
' -> 101011
吧 -> 101100
产 -> 101101
* -> 101110
夫 -> 101111
, -> 110000
/ -> 110001
1 -> 110010
v -> 110011
德 -> 110100
费 -> 110101
建 -> 110110
; -> 110111
3 -> 1110
好 -> 111100
国 -> 111101
急 -> 11111
急急急uu ,.;/.'*&^%$广东福建的好的的德国费尔法的的发夫算法发生过和323434234123吧vDVD产生的
+++++++++++++++
急急急uu ,.;/.'*&^%$广东福建的好的的德国费尔法的的发夫算法发生过和323434234123吧vDVD产生的
