哈夫曼编码算
哈夫曼编码
第三次上机报告哈夫曼编码一.上机目的通过构造huffman树(最优二叉树)来加深对于二叉树这一数据结构特点的理解,体会二叉树在实际生活中的应用价值。
利用堆实现排序,体会堆这一数据结构在排序与有序提取数据中的价值。
熟悉文件输入输出。
加深对于ASCII码的理解以及熟练char型数据的使用。
熟练使用按位操作。
二.问题描述已知26个英文小写字母的字频,将其用二进制编码,使得采用这种编码进行通信时,信息传输量最小。
并且,为了在字符间省去不必要的间隔符号,要求所给出的每一个字符的编码在系统中都能唯一确定。
即任意字符的二进制编码不能解释为其他字符编码的前缀。
以上问题可以转化为如何构造一棵具有最小带权外部路径长度的扩充二叉树(huffman树)的问题。
具体的构造方法见算法部分的说明。
要求给定一个字符序列,将其转化为对应的huffman编码,即编码过程。
要实现这一目标,可以在huffman树构造好后,通过深度周游,将26个字母对应的huffman编码记录下来并且构造一个编码本codebook,利用ASCII码中a到z的连续性,将codebook 中字母顺序也排成a到z。
编码本构造好后,通过查阅编码本就可以很容易的得到字符序列的huffman编码。
另外,还要求给定一个huffman编码序列,将其转化为26个小写英文字母的序列,即解码过程。
为此,只需要按照huffman编码序列的顺序,周游已构造好的huffman树,找到对应的外部结点,并读取外部结点的字符即可。
这里,在构造huffman树时,我使用了堆来对huffmantreenode进行排序。
在编码时,采用按位操作。
三.数据结构与算法数据结构:小根堆类模板:template <class T>class minheap{private:T * heaparray;intcurrentsize;intmaxsize;void buildheap(T * hmtn);//建堆void swap(intpos_x,intpos_y);public:minheap(){};minheap(T * hmtn,int n);//构造函数,n为堆的最大元素数目virtual ~ minheap(){delete [] heaparray;};//析构函数bool remove(intpos,T& node);//删除给定下标的元素void siftup(int position);//从position开始向上调整void siftdown(int left);//从left开始向下调整friend class huffmantreenode;boolisempty();//判断堆是否为空boolisleaf(intpos) const;//判断是否为叶子结点intleftchild(intpos) const;//返回左孩子位置intrightchild(intpos) const;//返回右孩子位置int parent(intpos) const;//返回父结点位置bool insert(T &newnode);//插入新元素newnodeT &removemin();//从堆顶删除最小值};Huffmantree类:class huffmantree{private:huffmantreenode * root;public:huffmantree(huffmantreenode * hmtn,int n);//由一组huffmantreenode生成一个huffmantreehuffmantreenode * getroot() {return root;}virtual ~huffmantree(){}void deletetree(huffmantreenode * root);void encode(huffmantreenode * root,codebook * cb,unsignedinthuffcode,intcodenum);//产生编码,返回到codebook中void decode(char code[],char result[]);//解码,将结果放入result中friend class huffmantreenode;friend class minheap;};Huffmantreenode类:class huffmantreenode{private:huffmantreenode * left;//左子树huffmantreenode * right;//右子树float weight; //权重char oricode; //源码public:huffmantreenode(){left=NULL;right=NULL;}huffmantreenode(huffmantreenode * l,huffmantreenode * r){//给定数据的构造函数oricode=0;weight=l->getweight()+r->getweight();left=l;right=r;}float getweight() {return weight;};//返回数据char getoricode() {return oricode;}//返回字母huffmantreenode * leftchild() {return left;}//返回左子树huffmantreenode * rightchild() {return right;}//返回右子树void copy(huffmantreenode&hmtn) {left=hmtn.leftchild();right=hmtn.rightchild();weight=hmtn.getweight();oricode=hmtn.getoricode();}void merge(huffmantreenode&l,huffmantreenode& r){//将两棵树合并为一棵新树,其权重为两棵子树权重之和oricode=0;weight=l.getweight()+r.getweight();left=&l;right=&r;}void setinfo(char oric,floatwei) {oricode=oric; weight=wei;}boolisleaf() {//判断是否为叶子结点return(left==NULL&&right==NULL);}};编码本codebook类:class codebook{private:char oricode;//源码unsigned inthuffmcode;//huffman编码,按位操作intcodenum;//huffmancode的位数public:codebook(){oricode=0;huffmcode=0;codenum=0;}codebook(char &oric,unsignedint&hfmc){oricode=oric;huffmcode=hfmc;}~codebook(){}char getoricode() {return oricode;}void getinfo(char &ori,int&huff,int&num){//获取信息ori=oricode;huff=huffmcode;num=codenum;}void print() {cout<<"源码:"<<oricode;cout<<" 哈夫曼编码:";unsigned int m=0x00000001<<(codenum-1);while(m!=0x00000000){cout<<(huffmcode&m? '1':'0');m>>=1;}cout<<endl;}void setinfom(char oric,unsignedinthmc,int cum){//设定信息oricode=oric;huffmcode=hmc;codenum=cum;}friend void printcode(char message[],codebook * cb);};算法:非类成员函数:void printcode(char message[],codebook * cb){//打印哈夫曼编码int i(0);unsigned int m;ofstreamfout("huffmancode.txt");//打开文件输出到"huffmancode.txt"while(message[i]!='\0'){//字符串未到结尾时if (message[i]<'a'||message[i]>'z') fout<<message[i];//如果输入的字符不在a到z 之间则不编码,照源码输出else {m=0x00000001<<(cb[message[i]-'a'].codenum-1);//将1移到编码的最高位while(m!=0x00000000){//当1还在m中时fout<<((cb[message[i]-'a'].huffmcode)&m? '1':'0');//按位与,找到相应位置的huffmancode是1还是0;m>>=1;//1右移}}i++;}cout<<"编码完毕,结果已输出到文件huffmancode.txt中"<<endl;fout.close();//关闭文件输出}void printhuffmancode(codebook cb[M]){//打印哈夫曼编码表ofstreamfout("huffmancodelist.txt");char oric;inthuffmcode,codenum,i;for(i=0;i<M;i++){cb[i].getinfo(oric,huffmcode,codenum);fout<<"源码:"<<oric;fout<<" 哈夫曼编码:";unsigned int m=0x00000001<<(codenum-1);while(m!=0x00000000){fout<<(huffmcode&m? '1':'0');m>>=1;}fout<<endl;}fout.close();cout<<"哈夫曼编码表已输出到文件huffmancodelist.txt中"<<endl;}以下着重分析一下构造哈夫曼树的算法、编码算法、解码算法以及按位输出的算法。
哈夫曼编码设计原理
哈夫曼编码设计原理哈夫曼编码(HuffmanCoding)是一种十分重要的信息压缩编码技术,它能够给予信息流最有效的编码,一般情况下它能够实现信息量的压缩,从而节省载体存储和信息传输的带宽和时间。
因此,哈夫曼编码是许多数据传输、压缩和存储应用中不可缺少的一部分。
哈夫曼编码基于信息熵的概念,是由美国著名科学家卡尔哈夫曼在1952年提出来的,他提出了一种构建最优编码树的算法,这种编码树也被称为哈夫曼树。
哈夫曼编码原理基于概率编码理论,该理论规定是:为了实现最优编码,必须给出根据待编码字符及其出现概率给出的编码的编码顺序,以此构建哈夫曼树,来实现最优编码。
哈夫曼树的构建方法如下: 1)计算每个字符的概率,并按从大到小的顺序排列。
2)选择概率最小的两个字符,合并成一个新的结点,结点概率为两者概率之和,新形成的结点也排在概率队列的最后。
3)重复上述过程,直到所有的字符都被归入一个结点中,得到一棵哈夫曼树。
值得注意的是,哈夫曼编码的最优性能实际上是由哈夫曼树的构建方法来实现的,而哈夫曼树的构建是基于概率编码理论的基础上进行的,因此,只有给定有限规模的字符集,而且这些字符出现的概率必须符合概率编码理论,哈夫曼编码才能正常工作,从而达到压缩效果。
此外,哈夫曼编码还有许多其他优势,比如它可以实现稳定性和循环利用性,并且可以根据不同的信息实时分析和更新,从而达到准确无误的编码效果。
此外,由于它的编码方案是可以被逆向变换的,因此,解码的效果也能够超过预想的期望,从而使得解码效率得到显著提高。
总之,哈夫曼编码的实际应用使得它在信息压缩、数据传输以及数据存储等领域发挥着至关重要的作用。
它能够有效减少信息量,帮助节省带宽,使传输成本大大降低,从而提高数据传输和存储的效率,并能够释放更多的内存空间,从而提高信息传输的速度,大大改善数据传输的效率。
哈夫曼编码简单例题
哈夫曼编码简单例题哈夫曼编码是一种用于编码数据的算法,它使用变长编码来把数据进行压缩编码。
哈夫曼编码基于一系列数学模型,以及相关编码字符的出现频率,为数据提供一种有效的编码模式,能够做到节省存储空间和传输时间。
关于哈夫曼编码,最简单的例题可能就是一张字典,比如下面这样:字符t出现频率At0.45Bt0.13Ct0.12Dt0.09Et0.08Ft0.07Gt0.07对于上面的字典,使用哈夫曼编码的步骤如下:第一步:将出现频率转换为权值,即将每个字符的出现频率转化为整数,并构建权值树。
At45Bt13Ct12Dt9Et8Ft7Gt7第二步:合并权值最小的两个字符,以及更新权值树:At45Bt13Ct12Dt9Et8F,Gt7第三步:给每个字符赋予编码,并将它们添加到哈夫曼编码表中。
在这里,A是编码中最长的字符,所以它将拥有最多的编码位0,而F和G是编码中最短的字符,它们共享最少的编码位1,最终得出的编码表如下:At0Bt100Ct101Dt1100Et1101F,Gt11第四步:编码字符串:接下来我们来编码一个字符串,比如“ABCDE”,根据上面的哈夫曼编码表,我们可以将每个字符的编码连接起来,最终得到一个01串“00010111001101”,这就是ABCDE 的哈夫曼编码。
可以看出,使用哈夫曼编码能够大大节省编码所需要的空间,使得传输和存储都变得更加有效率。
此外,由于哈夫曼编码可以获得更高的编码效率,因此它在数据编码领域受到了广泛的应用。
它已成为许多数据压缩、传输、存储标准的基础,比如说JPEG图像、MPEG视频和ICMP协议等。
由于哈夫曼编码是一种节省空间并增加传输效率的编码方式,它在许多行业中得到了广泛的应用,比如说在媒体、电信、计算机和安全等行业都有广泛的应用。
它能够压缩数据以节省传输时间和空间,同时保持数据的完整性。
此外,哈夫曼编码也被应用在视频编解码、数据压缩、网络通信协议等场景,发挥着重要作用。
数据结构 课程设计之哈夫曼编码
(一) 哈夫曼树的设计思想对于一组具有确定权值的叶子结点可以构造出多个具有不同带权路径长度的二叉树,其中具有最小带权路径长度的二叉树称作哈夫曼树或者最优二叉树。
首先给定n 个权值创造n 个只含根结点的二叉树,得到一个二叉树林;再在这二叉树林里面找根结点的权值最小和次小的两棵树作成新的二叉树,其中新的二叉树的根结点的权值为摆布子根结点权值之和;最后在二叉树林中把组合过的二叉树删除,再重复第二步,直到最后就剩一颗二叉树的时候得到的这棵二叉树就是哈夫曼树。
(二)哈夫曼编码与解码的设计思想在数据通讯中,时常要将传送的文字转换为二进制字符0 和1 组成的二进制串,称这个过程为编码。
与子相对的是解码或者是译码,就是用与编码相同的方式将二进制串转换称编码前的文字的过程称作解码。
在这里是通过哈夫曼树实现编码与解码的,所以称作是哈夫曼编码与解码。
首先输入一个字符串,还有相应的在哈夫曼树里的权值,这样用哈夫曼树把字符串用二进制串代替它,这个过程要注意树和编码问题,其中树的问题在上面已经解决,主要看编码的问题,就是根据我们输入的字符串和权值建立相应的树模型,这一步完成那编码就已经完成为了,最后打印就行了;然后就是解码,完成编码相应的解码就相对简单了,就是先找到在编码的时候建的那个模型树,将编码中的二进制串再根据权值转换为相应的字符串,这样一步步解码就行了。
以上就是通过用哈夫曼树进行哈夫曼编码与解码如何实现的主要设计思想。
(一)哈夫曼树的流程图不 是图 1 哈夫曼树的流程图(二)编码与解码的流程图图 2 编码与解码的流程图图片说明: (左边)编码流程图, (右边)解码流程图。
开始输入字符串判断权值 建立路径有最小和次小 循环建立二叉树根据树对路径分左 0右 1写出对应结点的编码结束开始初始化哈夫曼链表二叉树林找最小和次小 的二叉树组合成新的二叉树 删除用过的二叉树是不是最后一 个二叉树是结束开始找到树的根结点 输入二进制串扫描根据树的路径打印对应字符继续扫描 是否结束是输出字符串结束否下面给出的是用中缀转后缀算法实现的程序的源代码:#include "stdio.h"#include "string.h"#define MAX 100struct HaffNode{int weight;int parent;char ch;int lchild;int rchild;}*myHaffTree;struct Coding{char bit[MAX];char ch;int weight;}*myHaffCode;void Haffman(int n){int i,j,x1,x2,s1,s2;for (i=n+1;i<=2*n-1;i++) {s1=s2=10000;x1=x2=0;for (j=1;j<=i-1;j++)/*定义常量*//*权值*//*双亲结点下标*//*构造哈夫曼树*//*定义数组*//*字符的权值*//*定义结构体*//*定义哈夫曼函数*//*树的初始化*//*构造哈夫曼树的非叶子结点*/{if(myHaffTree[j].parent==0&&myHaffTree[j].weight<s1){s2=s1;x2=x1;s1=myHaffTree[j].weight;x1=j;/*分配摆布结点*/}else if(myHaffTree[j].parent==0&&myHaffTree[j].weight<s2){s2=myHaffTree[j].weight;x2=j;}}myHaffTree[x1].parent=i;myHaffTree[x2].parent=i;myHaffTree[i].weight=s1+s2;myHaffTree[i].lchild=x1;myHaffTree[i].rchild=x2;/*摆布子组合为新树*/}}void HaffmanCode(int n){int start,c,f,i,j,k;char *cd;/*构造n 个结点哈夫曼编码*/cd=(char *)malloc(n*sizeof(char));myHaffCode=(struct Coding *)malloc((n+1)*sizeof(struct Coding));cd[n-1]='\0';for(i=1;i<=n;++i) /*n 个叶子结点的哈夫曼编码*/ {start=n-1;for(c=i,f=myHaffTree[i].parent;f!=0;c=f,f=myHaffTree[f].parent)if(myHaffTree[f].lchild==c) cd[--start]='0';else cd[--start]='1';for(j=start,k=0;j<n;j++){myHaffCode[i].bit[k]=cd[j];k++;}myHaffCode[i].ch=myHaffTree[i].ch; myHaffCode[i].weight=myHaffTree[i].weight; }free(cd);}Init(){int i,n,m;printf("please input the number of words:"); scanf("%d",&n); /*取编码对应的权值*//*定义有返回值的函数*/m=2*n-1;myHaffTree=(struct HaffNode *)malloc(sizeof(struct HaffNode)*(m+1)); for(i=1;i<=n;i++){printf("please input the word and the equal:");scanf("%s%d",&myHaffTree[i].ch,&myHaffTree[i].weight); myHaffTree[i].parent=0;myHaffTree[i].lchild=0;myHaffTree[i].rchild=0;}for(i=n+1;i<=m;i++){myHaffTree[i].ch ='#';myHaffTree[i].lchild=0;myHaffTree[i].parent=0;myHaffTree[i].rchild=0;myHaffTree[i].weight=0;}Haffman(n);HaffmanCode(n);for(i=1;i<=n;i++){printf("%c %d",myHaffCode[i].ch,myHaffCode[i].weight); printf("\n");}printf("init success!\n");return n;}void Caozuo_C(int m){int n,i,j;char string[50],*p;printf("please input the words :"); scanf("%s",string);n=strlen(string);for(i=1,p=string;i<=n;i++,p++){for(j=1;j<=m;j++)if(myHaffCode[j].ch==*p)printf("%s\n",myHaffCode[j].bit); }}void Caozuo_D(int n){int i,c;char code[1000],*p;printf("please input the coding:"); scanf("%s",code);for(p=code,c=2*n-1;*p!='\0';p++) {if(*p=='0'){c=myHaffTree[c].lchild;if(myHaffTree[c].lchild==0){printf("%c",myHaffTree[c].ch);c=2*n-1;continue;/* 编码函数*//*计算字符串长度*/ /*进行编码*//*解码函数*//*输入二进制编码*//*进行解码*//*结束条件*//*赋值*//* 扫描*//*结束*/}}else if(*p=='1'){c=myHaffTree[c].rchild;if(myHaffTree[c].lchild==0){printf("%c",myHaffTree[c].ch);c=2*n-1; /*赋值*/continue;}}}printf("\n");}void main(){int n;char char1;n=Init();printf("A.coding B.codeprintingwhile(1){scanf("%c",&char1);if(char1=='c')break;switch(char1){case'A':Caozuo_C(n);break;case'B':Caozuo_D(n);break;case'C':;break;}}}/*主函数*//*定义字符*//*函数的调用*/C.exit\nplease input the process:\n");/*判断字符*//*执行编码操作*//*执行解码操作*/哈夫曼编码与解码的实现(一)中缀转后缀算法的运行结果:这部份我主要遇到了如下三个问题,其内容与解决方法如下所列:问题1:刚开始不知道如何建一个好树,因为我开始试着建了几个二叉树,不知道什么原因运行的时候那编码总是不对,跟在草稿纸上自己画的那个二叉树总是不相符,就找原因。
哈夫曼编码计算
哈夫曼编码是一种根据字符出现频率创建的编码方式,其中频率高的字符使用较短的编码,频率低的字符使用较长的编码。
以下是计算哈夫曼编码的步骤:
1. 创建一个森林,每个字符出现频率作为一棵树的权值,每个树只有一个节点。
2. 从森林中取出两棵权值最小的树,合并它们,生成一棵新的树。
新树的权值是这两棵树的权值之和,左子树是原来的左树,右子树是原来的右树。
3. 将新生成的树放回森林中。
4. 重复步骤2和3,直到森林中只剩下一棵树为止,这棵树就是哈夫曼树。
5. 哈夫曼编码是从哈夫曼树的根节点到叶节点的路径,按照从左到右的顺序,用0和1表示路径的方向。
举个例子,假设我们有4个字符(a、b、c、d),它们的出现频率分别为1、2、3、4。
根据这些频率,我们可以建立以下森林:
1. a -> 1
2. b -> 2
3. c -> 3
4. d -> 4
然后,我们按照上述步骤合并权值最小的两个节点,生成新的节点,并反复进行这个过程,直到得到一棵只有根节点的树。
最后,从根节点到每个叶节点的路径就是每个字符的哈夫曼编码。
需要注意的是,哈夫曼编码是一种无损压缩算法,它不会丢失原始数据的信息。
但是,它并不适用于所有情况,特别是当字符出现频率相差很大时,哈夫曼编码的效果可能会受到影响。
哈夫曼编码与解码
哈夫曼编码与解码
哈夫曼编码(Huffman coding)和哈夫曼解码(Huffman decoding)是一种用于数据压缩的技术,由美国计算机科学家 David A. Huffman 于 1952 年提出。
哈夫曼编码的基本思想是根据字符在文本中出现的频率来分配二进制编码的长度。
出现频率较高的字符将被分配较短的编码,而出现频率较低的字符将被分配较长的编码。
这样,通过使用较短的编码来表示常见字符,可以实现更有效的数据压缩。
哈夫曼编码的过程包括以下步骤:
1. 统计字符出现频率:对要编码的文本进行分析,统计每个字符出现的次数。
2. 构建哈夫曼树:根据字符出现频率构建一棵二叉树,其中频率较高的字符靠近树的根节点,频率较低的字符位于树的叶子节点。
3. 分配编码:从根节点开始,根据字符出现频率为每个字符分配二进制编码。
左子节点表示 0,右子节点表示 1。
4. 编码文本:将文本中的每个字符替换为其对应的哈夫曼编码。
哈夫曼解码是哈夫曼编码的逆过程,用于将已编码的数据还原为原始文本。
解码过程根据哈夫曼树的结构和编码规则,从编码中解析出原始字符。
哈夫曼编码与解码在数据压缩领域具有广泛的应用,例如图像、音频和视频压缩。
它通过有效地利用字符频率分布的不均匀性,实现了较高的压缩率,从而减少了数据传输和存储的开销。
需要注意的是,哈夫曼编码是一种无损压缩技术,意味着解码后可以完全还原原始数据。
但在实际应用中,可能会结合其他有损压缩技术来进一步提高压缩效果。
哈夫曼编码详解
哈夫曼编码详解前两天发布那个 rsync 算法后,想看看数据压缩的算法,知道⼀个经典的压缩算法 Huffman 算法。
你应该听说过和他的经典的压缩算法—— ,这是⼀种通过字符出现频率,,和⼆叉树来进⾏的⼀种压缩算法,这种⼆叉树⼜叫 Huffman ⼆叉树 —— ⼀种带权重的树。
但是⽹上查了⼀下,中⽂社区内好像没有把这个算法说得很清楚的⽂章,尤其是树的构造,⽽正好看到⼀篇国外的⽂章《》,其中的例⼦浅显易懂,相当不错,我就转了过来。
注意,我没有对此⽂完全翻译。
我们直接来看⽰例,如果我们需要来压缩下⾯的字符串: “beep boop beer!” ⾸先,我们先计算出每个字符出现的次数,我们得到下⾯这样⼀张表 :字符次数‘b’3‘e’4‘p’2‘ ‘2‘o’2‘r’1‘!’1 然后,我把把这些东西放到 Priority Queue 中(⽤出现的次数据当 priority),我们可以看到,Priority Queue 是以 Prioirry 排序⼀个数组,如果 Priority ⼀样,会使⽤出现的次序排序:下⾯是我们得到的 Priority Queue: 接下来就是我们的算法——把这个 Priority Queue 转成⼆叉树。
我们始终从 queue 的头取两个元素来构造⼀个⼆叉树(第⼀个元素是左结点,第⼆个是右结点),并把这两个元素的 priority 相加,并放回 Priority 中(再次注意,这⾥的 Priority 就是字符出现的次数),然后,我们得到下⾯的数据图表: 同样,我们再把前两个取出来,形成⼀个 Priority 为2+2=4的结点,然后再放回 Priority Queue 中 : 继续我们的算法(我们可以看到,这是⼀种⾃底向上的建树的过程): 最终我们会得到下⾯这样⼀棵⼆叉树: 此时,我们把这个树的左⽀编码为0,右⽀编码为1,这样我们就可以遍历这棵树得到字符的编码,⽐如:‘b’的编码是 00,’p'的编码是101, ‘r’的编码是 1000。
哈夫曼编码算法详解
哈夫曼编码算法详解在计算机科学中,哈夫曼编码是一种压缩算法,也叫做霍夫曼编码,是由霍夫曼(Huffman)在1952年首创的。
霍夫曼编码是一种无损压缩算法,可以对文本文件、音频文件、图像文件等各种类型的文件进行压缩。
1. 哈夫曼编码的原理哈夫曼编码是基于频率统计的思想,通过统计每个字符在文件中出现的频率,选择出现频率最高的字符,将其映射为一组比特位,出现频率较低的字符则映射为比高的比特位,从而实现对文件的压缩。
通过哈夫曼编码,可以将文件压缩到原始大小的一半甚至更小。
2. 哈夫曼编码的实现哈夫曼编码的实现需要进行几个步骤:2.1 统计字符的出现频率从文件中读取字符,统计每个字符在文件中出现的次数,可以使用一个数组或字典来保存每个字符的出现次数。
对于英文文本来说,出现频率最高的字符是空格,其次是字母“e”。
2.2 构建哈夫曼树将所有的字符按照出现频率从小到大排序,选出出现频率最小的两个字符作为左右子节点,其父节点的出现频率为左右子节点出现频率之和。
重复这个过程,直到节点数为1,这样就得到了一棵哈夫曼树。
2.3 生成哈夫曼编码从哈夫曼树的根节点开始,遍历所有的节点,将左子节点标记为0,将右子节点标记为1,将所有的叶子节点的字符和对应的哈夫曼编码保存到一个字典中。
最终得到了每个字符对应的哈夫曼编码。
2.4 进行压缩将文件中每个字符替换为对应的哈夫曼编码,然后将所有的哈夫曼编码拼接成一个二进制数,在最后不足8位的位置补零,将其存储到文件中。
这样就完成了文件的压缩。
3. 哈夫曼编码的优点哈夫曼编码具有以下优点:3.1 压缩率高由于哈夫曼编码是根据不同字符的出现频率来进行编码的,出现频率高的字符用较短的编码表示,出现频率低的字符用较长的编码表示,能够最大限度地减少文件的大小,从而达到高的压缩率。
3.2 唯一解哈夫曼编码是通过构建哈夫曼树来得到每个字符对应的编码,哈夫曼树的构建是唯一的,因此哈夫曼编码也是唯一的。
哈夫曼编码算法
哈夫曼编码算法哈夫曼编码算法是一种基于编码理论的高效数据压缩算法。
它是由美国数学家大卫·哈夫曼于1952年提出的,被广泛应用于数据压缩、图像处理、音频处理、通信传输等领域。
哈夫曼编码算法的核心思想是利用字符出现的频率来设计一种最优的编码方式,使得压缩后的数据长度最短。
具体来说,它将出现频率较高的字符用较短的编码表示,而将出现频率较低的字符用较长的编码表示,从而实现了数据的压缩。
在哈夫曼编码算法中,首先需要统计待压缩数据中各个字符出现的频率,并将其构建成一棵二叉树。
在构建二叉树的过程中,每个字符都被看作是一个叶子节点,其出现频率越高,其在二叉树中的位置越靠近根节点。
构建完二叉树后,再对每个叶子节点进行编码,将其路径上的0和1分别表示为0和1的编码序列,这样就得到了每个字符的哈夫曼编码。
对于任意一段待压缩数据,可以根据字符的哈夫曼编码将其转换为一串由0和1组成的二进制序列。
由于哈夫曼编码是一种前缀编码,即任何一个字符的编码序列都不是另一个字符的编码序列的前缀,因此在解压缩时,可以根据编码序列逐位识别出每个字符,并将其还原成原始数据。
哈夫曼编码算法的优点在于它能够实现高效的数据压缩,尤其是对于出现频率较高的字符,其编码长度非常短,可以显著减少数据的存储空间。
此外,哈夫曼编码算法还具有良好的可扩展性和适应性,能够适应不同类型、不同大小的数据集。
然而,哈夫曼编码算法也存在一些限制和缺陷。
首先,由于需要统计字符出现的频率,因此在压缩较小的数据集时,其效果可能不如其他压缩算法。
其次,由于哈夫曼编码算法需要在解压缩时构建二叉树,因此对于大规模数据集,其解压缩的时间复杂度可能较高。
为了克服哈夫曼编码算法的这些限制和缺陷,研究者们提出了许多改进和优化的方法。
例如,可以利用哈夫曼编码算法的可扩展性,将其与其他压缩算法结合使用,以实现更高效的数据压缩。
此外,还可以利用多种哈夫曼编码算法的优点,设计出更加灵活、高效的数据压缩方案。
《信息论与编码》第5章哈夫曼编码
什么是哈夫曼编码方法
1952年由美国计算机科学家戴维· 哈夫曼先生提出 是一种数据压缩技术 该方法依据字符出现的概率进行编码 ,其基本思想为: 出现概率高的字符使用较短的编码 出现概率低的则使用较长的编码 使编码之后的码字的平均长度最短
哈夫曼编码方法
哈夫曼编码方法包含两个过程
哈夫曼编码方法包含两个过程
编码过程和译码过程
编码过程 译码过程
构建哈夫曼树 CreatHT(W,&HT)
输入是字符频度表W
表中记录的是原码报文中出现的不同符号个数和频率
输出是哈夫曼树HT
进行哈夫曼译码 HuffmanDecod(HT,CC,W,&OC)
输入的是哈夫曼树HT、代码报文CC和字符频度表W 输出的是原码报文OC
OC
输出OC 到哈夫曼译码系统之外 返回开头
字母a的编码为110 字母n的编码为111
1
4 n
因此,在电文中出现频率 高的字母的编码相对短, 而出现频率低的字母的编 码相对长
111 字符编码表HC=((d,0),(i,10),(a,110),(n,111))
哈夫曼编码过程演示
编码 A1 A2 A3 0.23 0.21 0.18
1
0 1 0 1 0.10 0
编码过程和译码过程
编码过程
构建哈夫曼树 CreatHT(W,&HT)
输入是字符频度表W
表中记录的是原码报文中出现的不同符号个数和频率
输出是哈夫曼树HT
进行哈夫曼编码 HuffmanCoding(HT,&HC)
输入是哈夫曼树HT 输出是字符编码表HC
哈夫曼编码算法与分析
算法与分析1.哈夫曼编码是广泛地用于数据文件压缩的十分有效的编码方法。
给出文件中各个字符出现的频率,求各个字符的哈夫曼编码方案。
2.给定带权有向图G =(V,E),其中每条边的权是非负实数。
另外,还给定V中的一个顶点,称为源。
现在要计算从源到所有其他各顶点的最短路长度。
这里路的长度是指路上各边权之和。
3.设G =(V,E)是无向连通带权图,即一个网络。
E中每条边(v,w)的权为c[v][w]。
如果G的子图G’是一棵包含G的所有顶点的树,则称G’为G的生成树。
生成树上各边权的总和称为该生成树的耗费。
在G的所有生成树中,耗费最小的生成树称为G的最小生成树。
求G的最小生成树。
求解问题的算法原理:1.最优装载哈夫曼编码1.1前缀码对每一个字符规定一个0,1串作为其代码,并要求任一字符的代码都不是其它字符代码的前缀,这种编码称为前缀码。
编码的前缀性质可以使译码方法非常简单。
表示最优前缀码的二叉树总是一棵完全二叉树,即树中任一结点都有2个儿子结点。
平均码长定义为:B(T)=∑∈CcTcdcf)()(f(c):c的码长,dt(c):c的深度使平均码长达到最小的前缀码编码方案称为给定编码字符集C的最优前缀码。
1.2构造哈夫曼编码哈夫曼提出构造最优前缀码的贪心算法,由此产生的编码方案称为哈夫曼编码。
哈夫曼算法以自底向上的方式构造表示最优前缀码的二叉树T。
算法以|C|个叶结点开始,执行|C|-1次的“合并”运算后产生最终所要求的树T。
编码字符集中每一字符c的频率是f(c)。
以f为键值的优先队列Q用在贪心选择时有效地确定算法当前要合并的2棵具有最小频率的树。
一旦2棵具有最小频率的树合并后,产生一棵新的树,其频率为合并的2棵树的频率之和,并将新树插入优先队列Q。
经过n-1次的合并后,优先队列中只剩下一棵树,即所要求的树T。
可用最小堆实现优先队列Q。
2.单源最短路径Dijkstra算法是解单源最短路径问题的贪心算法。
其基本思想是,设置顶点集合S并不断地作贪心选择来扩充这个集合。
哈夫曼编码的复杂度
哈夫曼编码的复杂度
哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法,其复杂度主要取决于以下几个因素:
1. 频率统计:首先需要对数据进行频率统计,即确定每个字符在数据中出现的次数。
这一步骤的时间复杂度为O(n),其中n为数据的长度。
2. 构建哈夫曼树:根据字符出现的频率,构建一棵哈夫曼树。
构建哈夫曼树的时间复杂度为O(nlogn)。
3. 生成哈夫曼编码:根据哈夫曼树生成每个字符的哈夫曼编码。
这一步骤的时间复杂度为O(n),因为每个字符只需要在哈夫曼树上进行一次遍历即可。
因此,哈夫曼编码的时间复杂度为O(nlogn),其中n为数据的长度。
此外,哈夫曼编码的空间复杂度也为O(n),因为需要存储每个字符的频率和哈夫曼编码。
哈夫曼压缩算法
文件压缩总结(哈夫曼压缩)在学习哈弗曼压缩之前,还是首先来了解什么是哈夫曼树,哈夫曼编码。
1.哈夫曼树是一种最优二叉树,它的带权路径长度达到最小。
树的带权路径长度为所有叶子结点带权路径长度之和。
而结点的带权路径长度是结点的路径长度乘以结点的权值。
2.哈夫曼编码是依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字。
从哈弗曼树的根结点开始,按照左子树代码为“0”,右子树代码为“1”的规则,直到树的叶子结点,每个叶子结点的哈弗曼编码就是从根结点开始,将途中经过的枝结点和叶子结点的代码按顺序串起来。
哈夫曼压缩是字节符号用一个特定长度的01序列替代,在文件中出现频率高的符号,使用短的01序列,而出现频率少的字节符号,则用较长的01序列表示。
这里的文件压缩,我还只能做简单的文件A-->压缩为文件B--->解压为文件C,看文件A和文件C是不是相同。
那么就要分两个大步骤,小步骤:不过,根据哈弗曼树的特点,我们首先还是要定义结点类型结点类型代码1.public class TreeNode {2. public TreeNode parent; //双亲结点3. public TreeNode left; //左孩子结点4. public TreeNode right; //右孩子结点5.6. public byte con;// 结点的数据7. public int rate;8. public String bian="";9. public int count=0;10. public TreeNode(byte con, int rate) {11. super();12. this.con= con;13. this.rate = rate;14. }15. }然后分两大步骤一. 首先压缩文件1. 将源文件A中数据按字节读取,然后用MAP统计每个字节出现的次数(Key--不同的字节,value--次数)。
哈夫曼树及编码
哈夫曼树及编码
哈夫曼树(Huffman Tree),又称最优二叉树,即Huffman算法的输出,指的是一棵二叉树,其叶子节点代表的是原来的n个字符。
它的性质:1、每个叶子结点的权值都不相同,且与编码的位数有关;2、权值较大的结点离根较近;3、每个结点(除根)都有不同的左右子结点。
哈夫曼编码(Huffman Coding),又称最优编码,是一种用统一的二进制编码方案将几种不同的字符转换成比特流(二进制字串)的一种编码方法。
常见的编码有直接编码(Unary Coding)、多项式编码(Polynomial Coding)和哈夫曼编码(Huffman Coding)。
它使用贪婪算法来构建最优二叉树,将最常出现的字符转换为更短的编码。
使用哈夫曼编码方法,求出编码和平均码长。
哈夫曼编码是一种常用的数据压缩算法,它能够根据不同字符出现的频率来构建不等长的编码,以实现数据的高效压缩。
在这篇文章中,我们将深入探讨哈夫曼编码方法,并求出编码和平均码长。
1. 了解哈夫曼编码哈夫曼编码是由大卫·哈夫曼于1952年提出的一种编码算法,它利用频率较高的字符用较短的编码,而频率较低的字符用较长的编码,从而实现数据的高效压缩。
哈夫曼编码的核心思想是通过构建一棵最优二叉树来实现编码,使得出现频率较高的字符距离根节点较近,而出现频率较低的字符距离根节点较远。
2. 构建哈夫曼树为了求解哈夫曼编码,首先需要构建哈夫曼树。
哈夫曼树的构建过程是一个逐步合并的过程,首先将所有的字符按照出现频率进行排序,然后依次选取频率最小的两个字符合并成一个新的节点,其频率为两个字符的频率之和。
重复这一步骤,直到所有字符都合并成了一个根节点,这棵树就是哈夫曼树。
3. 求解哈夫曼编码在构建好哈夫曼树之后,就可以开始求解每个字符的哈夫曼编码。
从根节点出发,遍历哈夫曼树的左子树走向0,右子树走向1,直到达到叶子节点,记录下路径上的编码即为该字符的哈夫曼编码。
这样,所有字符的哈夫曼编码就求解出来了。
4. 计算平均码长计算平均码长是评价哈夫曼编码效率的重要指标。
平均码长的计算公式为:平均码长=Σ(字符频率*编码长度)。
通过对所有字符的频率乘以对应的编码长度求和,可以得到平均码长。
哈夫曼编码的优势在于,由于频率高的字符编码长度较短,而频率低的字符编码长度较长,因此平均码长相对较短,实现了对数据的高效压缩。
总结:通过本文对哈夫曼编码方法的全面介绍和讨论,我们深入理解了哈夫曼编码的原理和实现过程,以及如何求解编码和平均码长。
哈夫曼编码作为一种高效的数据压缩算法,在实际应用中有着广泛的应用前景。
通过对哈夫曼编码的深入理解,我们可以更好地应用于实际场景中,实现数据的高效压缩和传输。
个人观点:哈夫曼编码作为一种经典的数据压缩算法,具有较高的实用价值和理论研究意义。
哈夫曼编码
邹健
School of Information and Mathematics
回顾:通信系统模型
信源 信源编码器 信道编码器
干扰 源
调
制
信道
器
编码信道
信宿
信源译码器
解
调
信道译码器
器
➢ 信源:产生消息和消息序列的来源。 ➢ 信源编码器:将信源的输出进行适当的变换,以提高
信息传输的有效性。
School of Information and Mathematics
5
L2 P(si )li 0.4 2 0.2 2 0.2 2 0.1 3 0.1 3 2.2 i 1
码方差
q
2 E[(li L)2 ] P(si )(li L )2
i 1
5
2 1
P(si )(li L1)2 1.36
i 1
5
2 2
P(si )(li L2 )2 0.16
回顾:最优码的构造 ➢ 等长码:每个码字的码长相等 ➢变长编码:每个码字的码长可以不相等
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引例—色子游戏
顺序编码 是否最优?
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引例—色子游戏
点数出现 的频率
1 x1 0.4
01 x2 0.2 000 x3 0.2 0010 x4 0.1 0011 x5 0.1
0 0 1 0.2 1
0.4 0 1
0.6 0
1
1.0
School of Information and Mathematics
例题
哈夫曼编码文件的平均编码长度
主题:哈夫曼编码文件的平均编码长度一、引言哈夫曼编码是一种数据压缩算法,它通过对数据中出现频率较高的字符进行较短的编码,从而实现数据的压缩。
在实际应用中,我们经常需要计算哈夫曼编码文件的平均编码长度,以评估其压缩效果和性能。
二、哈夫曼编码原理1. 哈夫曼编码是一种变长编码,它利用出现频率较高的字符使用较短的编码,从而实现数据压缩。
在哈夫曼编码中,出现频率较高的字符被赋予较短的编码,而出现频率较低的字符被赋予较长的编码。
2. 哈夫曼编码的过程包括构建哈夫曼树和生成编码表两个步骤。
通过构建哈夫曼树来确定字符的编码方式,然后根据哈夫曼树生成编码表,进而实现对文件的编码和解码。
三、计算文件的平均编码长度1. 考虑一个文件,其包含的字符集为{c1, c2, ...,},每个字符ci在文件中出现的概率为pi。
文件的平均编码长度L可以通过以下公式计算得出:L = Σ(pi * Li),i=1,2,...n其中Li表示字符ci的编码长度。
2. 在哈夫曼编码中,字符ci的编码长度Li可以通过其在哈夫曼树中的深度来表示。
深度越浅的字符,其编码长度越短;深度越深的字符,其编码长度越长。
3. 可以通过构建哈夫曼树来确定文件中每个字符的编码方式,并根据哈夫曼树的深度来计算文件的平均编码长度。
四、案例分析我们以一个包含以下字符及其出现概率的文件为例进行计算:字符集:{a, b, c, d, e}出现概率:{0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1}1. 根据出现概率构建哈夫曼树,得到以下哈夫曼编码表:a: 00b: 01c: 10d: 110e: 1112. 根据哈夫曼编码表,计算文件的平均编码长度:L = 0.3*2 + 0.25*2 + 0.2*2 + 0.15*3 + 0.1*3 = 2.33. 该文件的平均编码长度为2.3个比特。
五、结论通过以上案例分析可以看出,哈夫曼编码文件的平均编码长度可以通过构建哈夫曼树和计算文件的平均编码长度来实现。
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实验三树的应用一.实验题目:树的应用——哈夫曼编码二.实验内容:利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道的利用率,缩短信息传输的时间,降低传输成本。
根据哈夫曼编码的原理,编写一个程序,在用户输入结点权值的基础上求哈夫曼编码。
要求:从键盘输入若干字符及每个字符出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树,然后对各个字符进行哈夫曼编码,最后打印输出字符及对应的哈夫曼编码。
三、程序源代码:#include <iostream>#include <fstream>#include <string.h>#include <stdlib.h>typedef struct{char data;int weight;int parent,lchild,rchild;}HTNode,*HuffmanTree;typedef char * * HuffmanCode;void Select(HuffmanTree &HT,int n,int m){HuffmanTree p=HT;int tmp;for(int j=n+1;j<=m;j++){int tag1,tag2,s1,s2;tag1=tag2=32767;for(int x=1;x<=j-1;x++){ if(p[x].parent==0&&p[x].weight<tag1){ tag1=p[x].weight;s1=x;}}for(int y=1;y<=j-1;y++){ if(p[y].parent==0&&y!=s1&&p[y].weight<tag2){ tag2=p[y].weight;s2=y;}}if(s1>s2) //将选出的两个节点中的序号较小的始终赋给s1{ tmp=s1; s1=s2; s2=tmp;}p[s1].parent=j;p[s2].parent=j;p[j].lchild=s1;p[j].rchild=s2;p[j].weight=p[s1].weight+p[s2].weight;}}void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,int n,char *w1,int*w2) {int m=2*n-1;if(n<=1) return;HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode));HuffmanTree p=HT;for(int i=1;i<=n;i++){ p[i].data=w1[i-1];p[i].weight=w2[i];p[i].parent=p[i].lchild=p[i].rchild=0;}for(;i<=m;i++){ p[i].weight=p[i].parent=p[i].lchild=p[i].rchild=0; } Select(HT,n,m);ofstream outfile; //生成hfmTree文件outfile.open("hfmTree.txt",ios::out);for (i=1;i<=m;i++){outfile<<HT[i].weight<<"\t"<<HT[i].parent<<"\t"<<HT[i].lchild <<"\t"<<HT[i].rchild<<"\t"<<endl;}outfile.close();cout<<"初始化结果已保存在hfmTree文件中\n";}void ToBeTree() //将正文写入文件ToBeTree中{ofstream outfile;outfile.open("ToBeTree.txt",ios::out);outfile<<"THIS PROGRAM IS MYFA VORITE";outfile.close();}void Encoding(HuffmanTree &HT,int n) //编码{HuffmanCode HC;HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char *));char *cd;cd=(char *)malloc(n*sizeof(char));cd[n-1]='\0';for(int k=1;k<=n;k++){ int start=n-1;for(int c=k,f=HT[k].parent;f!=0;c=f,f=HT[f].parent){ if(HT[f].lchild==c) cd[--start]='0';else cd[--start]='1';}HC[k]=(char *)malloc((n-start)*sizeof(char));strcpy(HC[k],&cd[start]);}cout<<"输出哈夫曼编码:"<<endl;for(int h=1;h<=n;h++) //输出编码{ cout<<HT[h].data<<":";cout<<HC[h];cout<<" ";if (h%8==0) cout<<endl;}cout<<endl<<"输出正文编码:"<<endl;ToBeTree();//读取TOBETREE文件里的正文,并进行编码fstream infile;infile.open("ToBeTree.txt",ios::in);char s[80];while(!infile.eof()){infile.getline(s,sizeof(s));}infile.close();fstream outfile;outfile.open("CodeFile.txt",ios::out);int count=0;for (h=0;s[h]!='\0';h++){ for(k=1;k<=n;k++)if (s[h]==HT[k].data){ cout<<HC[k];cout<<" ";count++;outfile<<HC[k];break;}if (count%9==0) cout<<endl; //每输出7个换行}outfile.close();cout<<"\n编码结果已保存在文件CodeFile中.";cout<<endl;}void Decoding(HuffmanTree &HT,int n) //译码{int f=2*n-1;fstream infile;infile.open("CodeFile.txt",ios::in);char s[1000];while(!infile.eof()){infile.getline(s,sizeof(s));}infile.close();int i=0;int j=0;fstream outfile;outfile.open("TextFile.txt",ios::out);while(s[i]!='\0'){ f=2*n-1;while(HT[f].lchild!=0)//以f对应的节点的左孩子的值==0作为结束{if (s[j]=='0') f=HT[f].lchild;else f=HT[f].rchild;j++;}i=j;cout<<HT[f].data;outfile<<HT[f].data;}outfile.close();cout<<"\n译码结果已保存在文件TextFile中.";cout<<endl;}void Print() //印代码文件{ int count=0;fstream infile;infile.open("CodeFile.txt",ios::in);char s[1000];while(!infile.eof()){infile.getline(s,sizeof(s));for(int i=0;s[i]!='\0';i++){ cout<<s[i];count++;if (count%50==0) cout<<endl; //在终端上每行显示50个代码}}infile.close();cout<<endl;}char menu() //菜单函数{ cout<<"功能菜单如下:"<<endl;cout<<"* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *"<<endl; cout<<" I:初始化(Initialization) "<<endl;cout<<" E:编码(Encoding) "<<endl; cout<<" D:译码(Decoding) "<<endl; cout<<" P:印代码文件(Print) "<<endl; cout<<" Q:退出(Exit) "<<endl;cout<<"* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *"<<endl;cout<<"请输入功能字符:";char ch;cin>>ch;return ch;}void main(){ int n;int Array[100];char cArray[100];HuffmanTree HT;cout<<"输入n个字符:";cin.getline(cArray,100);n=strlen(cArray);cout<<"一共"<<n<<"个字符.\n";cout<<"依次输入各个字符的权值:"<<endl;for (int i=1;i<=n;i++) cin>>Array[i];int tag;char x=menu();while(1){ switch (x){case 'I':HuffmanCoding(HT,n,cArray,Array);break;case 'E':Encoding(HT,n);break;case 'D':Decoding(HT,n);break;case 'P':Print();break;case 'Q':tag=0;cout<<"结束"<<endl;break;default:cout<<"你输入错误!"<<endl;}if(tag==0) break;cout<<"y(继续) or n(退出)"<<endl;char ch;cin>>ch;if (ch=='y'){ cout<<"请输入功能字符:";char c;cin>>c;x=c;}else exit(1);}}测试数据:用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼树,并实现以下报文的译码和编码:"THIS PROGRAM IS MY FAVORITE".字符空格 A B C D E F G H I J K L M 频度186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20字符N O P Q R S T U V W X Y Z频度57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1四.测试结果:如图一所示五.实验体会通过本次实验,尤其在自己对程序的调试过程中,感觉对树的存储结构,终结状态,还有编码,译码的过程都有了比较清晰的认识。