[源码和文档分享]基于JAVA实现的Huffman哈夫曼树编码与解码

1 概述

给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。

哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码)。

1.1 设计目的及意义

《数据结构》课程主要介绍最常用的数据结构,阐明各种数据结构内在的逻辑关系,讨论其在计算机中的存储表示,以及在其上进行各种运算时的实现算法,并对算法的效率进行简单的分析和讨论。进行数据结构课程设计要达到以下目的:

了解并掌握数据结构与算法的设计方法,具备初步的独立分析和设计能力

提高综合运用所学的理论知识和方法独立分析和解决问题的能力

训练用系统的观点和软件开发一般规范进行软件开发,培养软件工作者所应具备的科学的工作方法和作风

那么在功能方面,Huffman编码处理的是字符以及字符对应的二进制的编码配对问题,分为编码和解码,目的是压字符对应的二进制数据长度。我们知道字符存贮和传输的时候都是二进制的(计算机只认识0/1),那么就有字符与二进制之间的mapping关系。字符属于字符集(Charset),字符需要通过编码(encode)为二进制进行存贮和传输,显示的时候需要解码(decode)回字符,字符集与编码方法是一对多关系(Unicode可以用UTF-8,UTF-16等编码)。理解了字符集,编码以及解码,满天飞的乱码问题也就游刃而解了。

以英文字母小写a为例,ASCII编码中,十进制为97,二进制为01100001。ASCII的每一个字符都用8个Bit(1Byte)编码,假如有1000个字符要传输,那么就要传输8000个Bit。问题来了,英文中字母e的使用频率为12.702%,而z为0.074%,前者是后者的100多倍,但是确使用相同位数的二进制。可以做得更好,方法就是可变长度编码,指导原则就是频率高的用较短的位数编码,频率低的用较长位数编码。Huffman编码算法就是处理这样的问题。

参考文档和完整的文档和源码下载地址:

https://www.write-bug.com/article/1294.html

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