Huffman 编码是一种数据压缩算法。我们常用的 zip 压缩，其核心就是 Huffman 编码，还有在 HTTP/2 中，Huffman 编码被用于 HTTP 头部的压缩。
本文就来用 PHP 来实践一下 Huffman 编码和解码。
1. 编码
字数统计
Huffman编码的第一步就是要统计文档中每个字符出现的次数，PHP的内置函数 count_chars() 就可以做到：
$input = file_get_contents('input.txt');
$stat = count_chars($input, 1);
构造Huffman树
接下来根据统计结果构造Huffman树，构造方法在 Wikipedia 有详细的描述。这里用PHP写了一个简易版的：
$huffmanTree = [];
foreach ($stat as $char => $count) {
$huffmanTree[] = [
'k' => chr($char),
'v' => $count,
'left' => null,
'right' => null,
];
}
// 构造树的层级关系，思想见wiki：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9C%8D%E5%A4%AB%E6%9B%BC%E7%BC%96%E7%A0%81
$size = count($huffmanTree);
for ($i = 0; $i !== $size - 1; $i++) {
uasort($huffmanTree, function ($a, $b) {
if ($a['v'] === $b['v']) {
return 0;
}
return $a['v'] < $b['v'] ? -1 : 1;
});
$a = array_shift($huffmanTree);
$b = array_shift($huffmanTree);
$huffmanTree[] = [
'v' => $a['v'] + $b['v'],
'left' => $b,
'right' => $a,
];
}
$root = current($huffmanTree);
经过计算之后，$root 就会指向 Huffman 树的根节点
根据Huffman树生成编码字典
有了 Huffman 树，就可以生成用于编码的字典：
function buildDict($elem, $code = '', &$dict) {
if (isset($elem['k'])) {
$dict[$elem['k']] = $code;
} else {
buildDict($elem['left'], $code.'0', $dict);
buildDict($elem['right'], $code.'1', $dict);
}
}
$dict = [];
buildDict($root, '', $dict);
写文件
运用字典将文件内容进行编码，并写入文件。将Huffman编码写入文件的有几个注意的地方：
将编码字典和编码内容一起写入文件后，就没法区分他们的边界了，因此需要在文件开始写入他们各自占用的字节数
PHP提供的
fwrite()函数一次能写入 8-bit（一个字节）或者是 8的整数倍个bit。但Huffman编码中，一个字符可能只使用 1-bit 表示，PHP不支持只往文件中写入 1-bit 这种操作。所以需要我们自行对编码进行拼接，每凑齐 8-bit 才写入文件。
- 与第二条类似，最终形成的文件大小一定是 8-bit 的整数倍。所以如果整个编码的大小是 8001-bit的话，还要在末尾补上 7个 0
$dictString = serialize($dict);
// 写入字典和编码各自占用的字节数
$header = pack('VV', strlen($dictString), strlen($input));
fwrite($outFile, $header);
// 写入字典本身
fwrite($outFile, $dictString);
// 写入编码的内容
$buffer = '';
$i = 0;
while (isset($input[$i])) {
$buffer .= $dict[$input[$i]];
while (isset($buffer[7])) {
$char = bindec(substr($buffer, 0, 8));
fwrite($outFile, chr($char));
$buffer = substr($buffer, 8);
}
$i++;
}
// 末尾的内容如果没有凑齐 8-bit，需要自行补齐
if (!empty($buffer)) {
$char = bindec(str_pad($buffer, 8, '0'));
fwrite($outFile, chr($char));
}
fclose($outFile);
解码
Huffman编码的解码相对简单：先读取编码字典，然后根据字典解码出原始字符。
解码过程有个问题需要注意：由于我们在编码过程中，在文件末尾补齐了几个0-bit，如果这些 0-bit 在字典中恰巧是某个字符的编码时，就会造成错误的解码。
所以解码过程中，当已解码的字符数达到文档长度时，就要停止解码。
<?php
$content = file_get_contents('a.out');
// 读出字典长度和编码内容长度
$header = unpack('VdictLen/VcontentLen', $content);
$dict = unserialize(substr($content, 8, $header['dictLen']));
$dict = array_flip($dict);
$bin = substr($content, 8 + $header['dictLen']);
$output = '';
$key = '';
$decodedLen = 0;
$i = 0;
while (isset($bin[$i]) && $decodedLen !== $header['contentLen']) {
$bits = decbin(ord($bin[$i]));
$bits = str_pad($bits, 8, '0', STR_PAD_LEFT);
for ($j = 0; $j !== 8; $j++) {
// 每拼接上 1-bit，就去与字典比对是否能解码出字符
$key .= $bits[$j];
if (isset($dict[$key])) {
$output .= $dict[$key];
$key = '';
$decodedLen++;
if ($decodedLen === $header['contentLen']) {
break;
}
}
}
$i++;
}
echo $output;
试验
我们将Huffman编码Wiki页 的HTML代码保存到本地，进行Huffman编码测试，试验结果：
编码前: 418,504 字节
编码后: 280,127 字节
空间节省了 33%，如果原文的重复内容较多，Huffman编码节省的空间可以达到 50% 以上.
除了文本内容，我们再尝试将一个二进制文件进行Huffman编码，比如 f.lux的安装程序，试验结果如下：
编码前: 770,384 字节
编码后: 773,076 字节
编码后反而占用了更大的空间，一方面是由于我们存储字典时，并没有做额外的处理，占用了不少空间。另一方面，二进制文件中，各个字符出现的概率相对比较平均，无法发挥Huffman编码的优势。
