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数据结构之哈夫曼编码

时间:2020-12-31 12:06:38      阅读:0      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:sizeof   代码   问题   使用   bcd   ++   type   img   zcat   

哈夫曼编码是一种变长编码,根据字符频率确定编码的长度。在学习数据结构时,我们知道,通过贪心的策略自底向上构造二叉树,最后得到哈夫曼树。从根节点遍历,便可以得到编码。

本文给出了经典教材《数据结构》一书上算法6.12的具体实现细节。

技术图片

 

类型定义

构造二叉树的过程为:初始为全部字符的 \(n\) 个叶子节点,每次选择权值最小的两个根节点合并,形成新的节点,其权值为合并的两节点权值之和。引入 parent 作为是否为根节点判断的标志。

\(n\) 个节点完成 \(n-1\) 次合并操作,形成共包含 \(2n-1\) 个节点的二叉树,树的根节点编号为 \(2n-1\)

// 哈夫曼树节点类型 
typedef struct {
	char data;   // 节点字符
    double weight;   // 节点权值
    int parent, lchild, rchild;  // 父节点、左右孩子节点
}HfmTNode, *HuffmanTree;


// 哈夫曼编码类型  记录{字符 -> 编码}
typedef struct {
    char letter;     // 节点字符
    char *code;      // 节点编码
}HfmCNode, *HuffmanCode;

// 哈夫曼类型
typedef struct {
    HuffmanTree tree;
    HuffmanCode code;
    int n;          // 字符集长度
    char *letters;  // 字符集
    int *frequency; // 字符频率
    int rt;         // 哈夫曼树根节点编号,根节点即 `tree[2n-1]`
}Huffman;

 

代码实现

参考 《数据结构(C语言版)》

P147 算法 6.12

 

哈夫曼编码

要得到哈夫曼编码,依次调用

  • initHuffman(hfm, letters, frequency, n);
  • buildHuffmanTree(hfm);
  • getHuffmanCode(hfm);
// 初始化哈夫曼
void initHuffman(Huffman *hfm, const char *letters, const int frequency[], int n)
{
    if (n<1) return;

    int m = 2*n-1;
    hfm->n = n;
    hfm->letters = (char*)malloc((n+1)*sizeof(char));
    hfm->frequency = (int*)malloc((n+1)*sizeof(int));
    hfm->tree = (HuffmanTree)malloc((m+1)* sizeof(HfmTNode));
    hfm->rt = m;

    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        hfm->letters[i] = letters[i-1];
        hfm->frequency[i] = frequency[i-1];
    }

    for (int i=1;i<=n;i++)
        hfm->tree[i] = (HfmTNode){letters[i-1], frequency[i-1], 0, 0, 0};
    for (int i=n+1;i<2*n;i++)
        hfm->tree[i] = (HfmTNode){0, 0, 0, 0, 0};

    for(int i=n+1;i<=m;i++)
    {
        hfm->tree[i].weight = 0;
        hfm->tree[i].lchild = hfm->tree[i].rchild = hfm->tree[i].parent = 0;
    }

}

// 建立哈夫曼树
void buildHuffmanTree(Huffman *hfm)
{
    // 建立哈夫曼树
    int n = hfm->n;
    int m = 2*n-1;
    for(int i=n+1;i<=m;i++)
    {
        int p1 = 1, p2 = 1;     // p1记录最小结点位置, p2记录第二小
        while(p1<=i-1 && hfm->tree[p1].parent) p1++;
        p2 = p1+1;
        while(p2<=i-1 && hfm->tree[p2].parent) p2++;

        for(int j=p1+1;j<=i-1;j++)
        {
            if (hfm->tree[j].parent) continue; // 非根节点

            if(hfm->tree[j].weight<=hfm->tree[p1].weight)
            {
                p2 = p1, p1 = j;
            }
            else if(hfm->tree[j].weight<hfm->tree[p2].weight)
            {
                p2 = j;
            }
        }

        hfm->tree[i].weight = hfm->tree[p1].weight + hfm->tree[p2].weight;
        hfm->tree[i].lchild = p1;  hfm->tree[i].rchild = p2;
        hfm->tree[p1].parent = i;  hfm->tree[p2].parent = i;
    }
}

// 获取哈夫曼编码
void getHuffmanCode(Huffman *hfm)
{
    // 求赫夫曼编码
    int n = hfm->n;
    hfm->code = (HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(HfmCNode));
    for (int i=1;i<=n;i++) hfm->code[i] = (HfmCNode){hfm->letters[i], ""};

    char *code = (char *)malloc(n*sizeof(char));
    code[n-1] = ‘\0‘;

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int start = n-1;
        int c = i, f = hfm->tree[i].parent;
        while(f)
        {
            if(c==hfm->tree[f].lchild)  code[--start] = ‘0‘;
            else  code[--start] = ‘1‘;

            c = f;  f = hfm->tree[c].parent;
        }
        
        hfm->code[i].code = (char*)malloc((n-start)*sizeof(char));
        strcpy(hfm->code[i].code, &code[start]);
    }
    free(code);
}

// 凹入表示法输出
void showHuffmanTree(Huffman *hfm, int rt=-1, int level=0)
{
    if (rt==0) return ;
    if (rt==-1)
    {
        printf("HuffmanCode:\n");
        for (int i=1;i<=hfm->n;i++)
        {  
            // printf("%c\n", hfm->letters[i]);
            // printf("%c\n", hfm->tree[i].data);
            printf("%c:%s\n", hfm->code[i].letter, hfm->code[i].code);
        }
        rt = hfm->rt;
        printf("HuffmanTree:\n");
    }

    int i;
    for(i=0;i<level;i++) printf("  ");

    if (hfm->tree[rt].data==0)
        printf("**\n");
    else
        printf("%c:%s\n", hfm->tree[rt].data, hfm->code[rt].code);

    
    showHuffmanTree(hfm, hfm->tree[rt].lchild, level+1);
    showHuffmanTree(hfm, hfm->tree[rt].rchild, level+1);
}

 

编码与译码

图方便,直接使用了C++ string类型,而不是基于C类型字符串(本质上是 char*字符数组)

// 编码
string Encode(Huffman *hfm, const char *input)
{
    int cnt = 0;
    string output = "";
    for (int i=0;input[i];i++)
    {
        char c = input[i];
        for (int i=1;i<=hfm->n;i++)
        {
            if (hfm->code[i].letter==c)
            {
                output += hfm->code[i].code;
                break;
            }

        }
        if (++cnt<=10)
            cout<<output<<endl;
    }

    return output;
}

// 译码
string Decode(Huffman *hfm, const char *input)
{
    int p = hfm->rt;
    string output = "";

    for (int i=0;input[i];i++)
    {
        char c = input[i];
        if(c==‘0‘)  p = hfm->tree[p].lchild;
        else p = hfm->tree[p].rchild;

        if(p<=hfm->n)  // 翻译到叶子节点
        {
            output += hfm->tree[p].data;
            p = hfm->rt;
        }
    }

    return output;
}

 

功能测试

// 统计文章字符频率 建立哈夫曼树
void readTxt2Huffman(const char *filename, Huffman *hfm)
{
    FILE *fp = fopen(filename, "r");
    if (fp==NULL) return;

    char *letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ ,.;\‘\""; 
    int frequency[58] = {0};  // 2*26个字母 空格 逗号 句号 分号 单引号 双引号

    while(1)
    {
        char c = fgetc(fp);
        if (feof(fp))
            break;

        // if (c>=‘a‘ && c<=‘z‘) c += ‘A‘ - ‘a‘;
        if (c>=‘a‘ && c<=‘z‘) frequency[c-‘a‘]++;
        else if (c>=‘A‘ && c<=‘Z‘) frequency[c-‘A‘+26]++;
        else if (c==‘ ‘) frequency[52]++;
        else if(c==‘,‘)  frequency[53]++;
        else if(c==‘.‘)  frequency[54]++;
        else if(c==‘;‘)  frequency[55]++;
        else if(c==‘\‘‘)  frequency[56]++;
        else if(c==‘\"‘)  frequency[57]++;

        // else printf("%c\n", c);
    }


    initHuffman(hfm, letters, frequency, 58);
    buildHuffmanTree(hfm);    
    getHuffmanCode(hfm);
}

// 读文件,返回char*字符串
char* readText(const char* filename)
{
    char* text;
    FILE *pf = fopen(filename, "r");
    if (pf==NULL)
    {
        printf("文件%s不存在\n", filename);
        return "";
    }

    fseek(pf, 0, SEEK_END);
    long lSize = ftell(pf);
    text = (char*)malloc(lSize+1);

    rewind(pf); 
    fread(text, sizeof(char), lSize, pf);
    text[lSize] = ‘\0‘;
    return text;
}

int main()
{
    /*  
	Huffman hfm;
    int w[6] = {1, 2, 3, 4, 6, 8};
    
    initHuffman(&hfm, "abcdef", w, 6);
    buildHuffmanTree(&hfm);    
    getHuffmanCode(&hfm);
    
    for (int i=1;i<=6;i++)
    {  
        printf("%c\n", hfm.letters[i]);
        printf("%c\n", hfm.tree[i].data);
        printf("%s\n", hfm.code[i].code);
    }

    showHuffmanTree(&hfm);

    cout<<Encode(&hfm, "bacbefd")<<endl;
    cout<<Decode(&hfm, "100110001011001011100")<<endl;
    */
   

    // 测试读文件,完成编码,译码
    const char *filename = "article.txt";
    Huffman hfm;
    readTxt2Huffman(filename, &hfm);
    showHuffmanTree(&hfm);

    char text[5000];
    strcpy(text, readText(filename));
    // printf("加密前:\n");
    // printf("%s\n", text);
  
    // printf("加密后:\n");
    string text_encode = Encode(&hfm, text);
    cout<<text_encode<<endl;
    cout<<Decode(&hfm, text_encode.c_str())<<endl;
    
    return 0;
}

 

问题纪录

  1. 任务一需要从控制台读入 需要按Ctrl Z终止输入 用 2==scanf()跳出循环

  2. 分配内存使用malloc,单块内存大小为 sizeof(xxx) 写错了类型,导致程序无输出也没有报错,花费很长时间才定位到错误

    hfm->code = (HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(HfmCNode))

  3. 读取文章能正常建立哈夫曼树并编码 ,译码过程出错。通过输出译码过程,检查到字符集(包含小写)与译码规则不一致,需要对大小写特判。完善字符集,包含大小写和各种符号的字符集作为输入,便可直接译码得到原始输入。

 

小结

本人学习《数据结构》这门课是在大一C语言刚结束之后,彼时对C语言的核心——指针还没完全琢磨透彻。学习数据结构也仅仅按部就班完成了书上的课程实验,现在回头看过去写的代码,不仅代码风格凌乱,也存在内存泄漏的隐患。本次帮学弟写作业的同时,顺便重构了过去的代码。最近需要用C/C++进行k-means的算法优化,也借此好好熟悉一番传统的C/C++。


(完)

数据结构之哈夫曼编码

标签:sizeof   代码   问题   使用   bcd   ++   type   img   zcat   

原文地址:https://www.cnblogs.com/izcat/p/14193102.html

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