计算机系统结构课设huffman编码实现

《计算机系统结构教程》课程设计实验报告（课程设计题目：hufferman指令优化）专业 ********************班级********************学号*****学生姓名 ********任课教师 ********2016年4月一、课设目的1）学习简单的文件输入输出程序设计；2）掌握huffman树的构建的方法；3）在指令操作码的优化上huffman编码可以实现操作码编码的优化，用最短的位数来表示指令的操作信息和地址信息。

二、任务要求1) 使用哈夫曼编码来优化指令操作码编码。

2）数据的输入、输出通过文件操作。

3）输出编码、信息熵、平均码长、以及生成的huffman树形三、开发环境操作系统：Windows 10开发工具：Eclipse环境 jdk1.8四、项目原理及算法思想哈夫曼树（Huffman tree），又名最优树，指给定n个权值作为n的叶子结点，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。

若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值，则这个数值称为该结点的权。

假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。

n个权值分别设为w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：(1) 将w1、w2、…，wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点)；(2) 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和；(3)从森林中删除选取的两棵树，并将新树加入森林；(4)重复(2)、(3)步，直到森林中只剩一棵树为止，该树即为所求得的哈夫曼树。

将每个字符的出现频率作为字符结点的权值赋予该结点上，显然字使用频率越小权值越小，权值越小叶子就越靠下，于是频率小编码长，频率高编码短，这样就保证了此树的最小带权路径长度效果上就是传送报文的最短长度。

因此，求传送报文的最短长度问题转化为求由字符集中的所有字符作为叶子结点，由字符出现频率作为其权值所产生的哈夫曼树的问题。

霍夫曼树的构造思想是，先将权值集合看作只有一个节点的树的集合，每次选最小的两个权值的树构造一颗新树，新树根节点的权值是左右子树的权值和，在权值集合中删除这两颗权值最小的树，将新生成的树放入权值集合中。

如此重复下去，直到权值集合中只有一个元素，这就是最后整棵树的根节点了。

五、具体实现过程（按照左1右0的原则编码）首先设计txt文件读入需要输入的字符串数据，然后将字符串数据放在字符数组中，遍历该字符数组，使用同一个字符出现次数来代替该字符的出现频率。

将字符和其对应的出现频率放在一个表中，创建一个优先级队列，频率低的字符优先级更低，遍历搜索后将优先级最低的两个分别作为左右节点，从优先级队列中删除，同时将他们的父节点添加进队列，进行遍历比较，重复讲优先级最低的两个作为左右节点，最后将优先级最高的节点作为根节点，然后利用顶部节点创建Tree。

创建一个JFrame窗口，绘图大小为500*500，采用后序遍历的方式将Huffman Tree的每个节点对应到Graphics中，提前重写point函数和父类绘制窗体的方法，存储所画图形的列表，使用循环坐标点画线赋值来绘制一个树，同时将节点对应的字符标记在旁边。

文件输出，包括程序运行时间long starMili = System.currentTimeMillis();long endMili = System.currentTimeMillis();FileIO.writeStringToFile("程序运行时间 :" + (endMili - starMili) + "ms\r\n" , "fileout.txt");输入字符串，输出每个字符对应的Huffman编码，Huffman的完整编码，平均码长六、运行结果七、感想体会Huffman编码的实现过程中参考了各种各样的资料，在具体的代码编写过程中也遇到了各种各样的问题，遇到的最大难点就是在java中实现画树的操作，通过对于JFrame和Graphics，Shape的学习，了解到了应该怎样通过坐标来完成树的绘制。

在测试过程中，发现在绘图窗口中的字符和所划线有部分重叠遮挡，验证后发现是绘图窗口父类的调用问题，通过repaint函数进行重绘解决。

同时在调试过程中发现不能正确输出中文字符。

out.write(sb.toString().getBytes("utf-8"));//字符编码格式要改为utf-8，才能正确输出中文字符八、参考文献1.哈夫曼树的java实现 - jdhanhua的专栏 - 博客频道 - /jdhanhua/article/details/66210262.【code】java创建哈夫曼树和实现哈夫曼编码 - 不积跬步无以至千里不积小流无以成江海 - ITeye技术网站 /blog/11066933.JAVA画树_百度知道/link?url=ByCZne2MvpcBosGuMjMn9sArxnVencgGc-Mq 1pHYrOotiuubTwry7SvYkBlH1FCqLAVi-I9QV4mCWiAPsJWGDK4.repaint()如何理解？？-CSDN论坛-中国最大的IT技术社区/topics/120068510九、附录代码主函数：package main;import java.io.IOException;import java.util.Map;import utils.FileIO;import main.HuffmanCode;import erPrint;public class Run {/***** @param args* @throws IOException*/public static void main(String[] args) throws IOException {// TODO Auto-generated method stublong starMili = System.currentTimeMillis();String oriStr = FileIO.BufferedReaderDemo("fileread.txt");Map<Character, Integer> statistics = HuffmanCode.statistics(oriStr.toCharArray());String encodedBinariStr = HuffmanCode.encode(oriStr, statistics);System.out.println("输入字符串: " + oriStr);System.out.println("输出霍夫曼编码: " + encodedBinariStr);long endMili = System.currentTimeMillis();FileIO.writeStringToFile("输出"+oriStr+"对应的霍夫曼编码: " + encodedBinariStr +"\r\n" , "fileout.txt");FileIO.writeStringToFile("程序运行时间:" + (endMili - starMili) + "ms\r\n" , "fileout.txt");FileIO.writeStringToFile("平均码长= " +averageLongth+"\r\n", "fileout.txt");}}Huffman编码操作package main;import java.io.IOException;import java.util.*;import tree.Node;import tree.Tree;public class HuffmanCode {/*** 统计数据,将key为Node中的char，value为key出现的次数以次数代替出现的频率，方便处理。

** @param 传入的字符串转化为的字符数组charArray* @return*/public static Map<Character, Integer> statistics(char[] charArray) {// 创建HashMapMap<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();// 逐个遍历charArray中的每个字符for (char c : charArray) {Character character = new Character(c);if (map.containsKey(character)) { // 如果map中包含这个键值对，则给它的值+1map.put(character, map.get(character) + 1);} else { // 如果map中没有这个键值对，则将之初始化为1map.put(character, 1);}}return map;}/*** 构建huffman树** @param hashMap* ：statistics 为char和frequence的键值对* @param 叶子节点leafs* @return 构建好的huffman树:tree*/private static Tree buildTree(Map<Character, Integer> statistics,List<Node> leafs) {Character[] keys = statistics.keySet().toArray(new Character[0]);// 初始化Node型的优先级队列priorityQueuePriorityQueue<Node> priorityQueue = new PriorityQueue<Node>();for (Character character : keys) {// 逐个遍历statistics中的Character（key数组）// 设置node中属性Node node = new Node();node.setChars(character.toString());node.setFrequence(statistics.get(character));// 将该node置入优先级队列priorityQueue.add(node);// 给leafs列表中加入nodeleafs.add(node);}// 获取priorityQueue的容量int size = priorityQueue.size();for (int i = 1; i <= size - 1; i++) {// 按照优先级遍历完priorityQueue中的元素// poll出优先级最低的两个节点，并将他们从priorityQueue中删除Node node1 = priorityQueue.poll();Node node2 = priorityQueue.poll();// 创建新父节点sumNodeNode sumNode = new Node();// 新节点的值以及优先级为node1和node2相加sumNode.setChars(node1.getChars() + node2.getChars());sumNode.setFrequence(node1.getFrequence() + node2.getFrequence());// 设置node1，node2分别为新节点的左，右子节点sumNode.setLeftNode(node1);sumNode.setRightNode(node2);// 将node1，node2的父节点设置为sumNodenode1.setParent(sumNode);node2.setParent(sumNode);// 将新生成的sumNode节点加入priorityQueue中，并且由priorityQueue 内部自动进行排序priorityQueue.add(sumNode);}// 取出优先级队列中仅剩的一个节点，作为根节点画出Huffman树utils.drawTree.drawHuffmanTree(priorityQueue.peek());// 用顶部节点构建Tree并返回Tree tree = new Tree();tree.setRoot(priorityQueue.poll());return tree;}/*** 编码** @param 原来的字符串originalStr* @param char和frequence的键值对* :statistics* @return 编码后的huffman串buffer.toString()* @throws IOException*/public static String encode(String originalStr,Map<Character, Integer> statistics) throws IOException {if (originalStr == null || originalStr.equals("")) {// 若原字符串为空，则返回""return "";}// 将原字符串从String型转化为字符数组处理char[] charArray = originalStr.toCharArray();// 初始化叶子节点列表leafNodesList<Node> leafNodes = new ArrayList<Node>();// 用statistics返回一个构建好的HuffmanTreebuildTree(statistics, leafNodes);// 调用buildEncodingInfo对叶子节点进行编码Map<Character, String> encodInfo = buildEncodingInfo(leafNodes);// 初始化buffer，将编码后的二进制存放进去StringBuffer buffer = new StringBuffer();for (char c : charArray) {Character character = new Character(c);buffer.append(encodInfo.get(character));}// 将编好的huffman编码输出到fileout.txt中utils.FileIO.writeHuffmanCodeToFile(encodInfo, "fileout.txt");return buffer.toString();}/*** 编码规则规定左1右0的编码方式** @param 叶子节点* ：leafNodes* @return codewords*/private static Map<Character, String> buildEncodingInfo(List<Node> leafNodes) { Map<Character, String> codewords = new HashMap<Character, String>();for (Node leafNode : leafNodes) {// 遍历所有叶子节点Character character = new Character(leafNode.getChars().charAt(0));// 初始化codewordString codeword = "";// 初始化当前节点Node currentNode = leafNode;do {//当当前节点有父节点时进行if (currentNode.isLeftChild()) {// 如果当前节点为左子节点codeword = "1" + codeword;} else {// 当前节点为右子节点codeword = "0" + codeword;}//将当前节点的父节点设置为新的父节点currentNode = currentNode.getParent();} while (currentNode.getParent() != null);//将编号的huffman编码以及对应的character存入codewords键值对中codewords.put(character, codeword);}return codewords;}}绘制Huffman树图形package utils;import java.awt.Graphics;import tree.Node;import ui.drawLine;import ui.MyWindow;import ui.Word;/*** 画出huffman树的方法**/public class drawTree {/*** 画Huffman树* @param 根节点root*/public static void drawHuffmanTree(Node root) {MyWindow jf = new MyWindow();jf.setSize(500, 500);jf.setVisible(true);jf.setDefaultCloseOperation(3);drawTree(root, jf, 200, 100, 1);}/*** 后序遍历Huffman树，并且将它们画出* @param 根节点：a* @param 封装好的MyWindow：jf* @param 横坐标：x* @param 纵坐标：y* @param 层数：level*/public static void drawTree(Node a, MyWindow jf, int x, int y, int level) { //初始化图形gGraphics g = jf.getGraphics();//level加一level++;level++;level++;level++;level++;if (a.getLeftNode() == null && a.getRightNode() == null) {g.drawString("" + a.getChars(), x, y);jf.getShapes().add(new Word(a.getChars(), x-5, y));//在树边标记对应字符// System.out.println("绘制节点" + a.getChars());}if (a.getLeftNode() != null) {g.drawLine(x, y, x - 500 / level, y + 10 * level);jf.getShapes().add(new drawLine(x, y, x - 500 / level, y + 10 * level));drawTree(a.getLeftNode(), jf, x - 500 / level, y + 10 * level, level);}if (a.getRightNode() != null) {g.drawLine(x, y, x + 500 / level, y + 10 * level);jf.getShapes().add(new drawLine(x, y, x + 500 / level, y + 10 * level));drawTree(a.getRightNode(), jf, x + 500 / level, y + 10 * level, level);}}}文件操作package utils;import java.io.*;import java.util.Iterator;import java.util.Map;public class FileIO {/*** 利用PrintStream写文件* @param 文件路径path* @return String字符串* @throws IOException*/public static String BufferedReaderDemo(String path) throws IOException{File file=new File(path);if(!file.exists()||file.isDirectory())throw new FileNotFoundException();BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));String temp=null;StringBuffer sb=new StringBuffer();temp=br.readLine();while(temp!=null){sb.append(temp);temp=br.readLine();}return sb.toString();}public static void writeHuffmanCodeToFile(Map<Character, String> encodInfo,String path) throws IOException{File file=new File(path);if(!file.exists())file.createNewFile();FileOutputStream out=new FileOutputStream(file,true);StringBuffer sb=new StringBuffer();out.write("所有的Huffman编码如下所示：\r\n".toString().getBytes("utf-8"));Iterator<Character> itor = encodInfo.keySet().iterator();while(itor.hasNext()){Character key = itor.next();String value = encodInfo.get(key);sb.append("字符："+ key + "----对应霍夫曼编码："+ value +"\r\n");}out.write(sb.toString().getBytes("utf-8"));//字符编码格式要改为utf-8，才能正确输出中文字符out.close();}public static void writeStringToFile(String writeStr,String fileStr) throws IOException{ File file = new File(fileStr);if (!file.exists())file.createNewFile();FileOutputStream out = new FileOutputStream(file, true);out.write(writeStr.getBytes("utf-8"));//字符编码格式要改为utf-8，才能正确输出中文字符out.close();}}。