编写 Python 程序,实现利用霍夫曼编码对文本文件的压缩

以下是一个基本的 Python 程序，用于利用霍夫曼编码对文本文件进行压缩：

import heapq
import os

class HuffmanCoding:
    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self.heap = []
        self.codes = {}
        self.reverse_mapping = {}

    class HeapNode:
        def __init__(self, char, freq):
            self.char = char
            self.freq = freq
            self.left = None
            self.right = None

        def __lt__(self, other):
            return self.freq < other.freq

        def __eq__(self, other):
            if(other == None):
                return False
            if(not isinstance(other, HeapNode)):
                return False
            return self.freq == other.freq

    def make_frequency_dict(self, text):
        frequency = {}
        for character in text:
            if not character in frequency:
                frequency[character] = 0
            frequency[character] += 1
        return frequency

    def make_heap(self, frequency):
        for key in frequency:
            node = self.HeapNode(key, frequency[key])
            heapq.heappush(self.heap, node)

    def merge_nodes(self):
        while(len(self.heap)>1):
            node1 = heapq.heappop(self.heap)
            node2 = heapq.heappop(self.heap)
            merged = self.HeapNode(None, node1.freq + node2.freq)
            merged.left = node1
            merged.right = node2
            heapq.heappush(self.heap, merged)

    def make_codes_helper(self, root, current_code):
        if(root == None):
            return
        if(root.char != None):
            self.codes[root.char] = current_code
            self.reverse_mapping[current_code] = root.char
            return
        self.make_codes_helper(root.left, current_code + "0")
        self.make_codes_helper(root.right, current_code + "1")

    def make_codes(self):
        root = heapq.heappop(self.heap)
        current_code = ""
        self.make_codes_helper(root, current_code)

    def get_encoded_text(self, text):
        encoded_text = ""
        for character in text:
            encoded_text += self.codes[character]
        return encoded_text

    def pad_encoded_text(self, encoded_text):
        extra_padding = 8 - len(encoded_text) % 8
        for i in range(extra_padding):
            encoded_text += "0"

        padded_info = "{0:08b}".format(extra_padding)
        encoded_text = padded_info + encoded_text
        return encoded_text

    def get_byte_array(self, padded_encoded_text):
        if(len(padded_encoded_text) % 8 != 0):
            print("Encoded text not padded properly")
            exit(0)

        b = bytearray()
        for i in range(0, len(padded_encoded_text), 8):
            byte = padded_encoded_text[i:i+8]
            b.append(int(byte, 2))
        return b

    def compress(self):
        filename, file_extension = os.path.splitext(self.path)
        output_path = filename + ".bin"

        with open(self.path, 'r+') as file, open(output_path, 'wb') as output:
            text = file.read()
            text = text.rstrip()

            frequency = self.make_frequency_dict(text)
            self.make_heap(frequency)
            self.merge_nodes()
            self.make_codes()

            encoded_text = self.get_encoded_text(text)
            padded_encoded_text = self.pad_encoded_text(encoded_text)

            b = self.get_byte_array(padded_encoded_text)
            output.write(bytes(b))

        print("Compressed")
        return output_path

    """ functions for decompression """

    def remove_padding(self, padded_encoded_text):
        padded_info = padded_encoded_text[:8]
        extra_padding = int(padded_info, 2)

        padded_encoded_text = padded_encoded_text[8:]
        encoded_text = padded_encoded_text[:-extra_padding]

        return encoded_text

    def decode_text(self, encoded_text):
        current_code = ""
        decoded_text = ""

        for bit in encoded_text:
            current_code += bit
            if(current_code in self.reverse_mapping):
                character = self.reverse_mapping[current_code]
                decoded_text += character
                current_code = ""

        return decoded_text

    def decompress(self, input_path):
        filename, file_extension = os.path.splitext(self.path)
        output_path = filename + "_decompressed" + ".txt"

        with open(input_path, 'rb') as file, open(output_path, 'w') as output:
            bit_string = ""

            byte = file.read(1)
            while(byte != b""):
                byte = ord(byte)
                bits = bin(byte)[2:].rjust(8, '0')
                bit_string += bits
                byte = file.read(1)

            encoded_text = self.remove_padding(bit_string)

            decompressed_text = self.decode_text(encoded_text)

            output.write(decompressed_text)

        print("Decompressed")
        return output_path

首先，我们定义了一个名为 HuffmanCoding 的类。在类的初始化中，我们将给定的文件路径存储到 self.path 中，并初始化一个空堆（用于构建霍夫曼树），一个空字典（用于存储字符的霍夫曼编码），以及一个空字典（用于反向映射霍夫曼编码）。

接下来，我们定义了一个名为 HeapNode 的嵌套类。这个类代表了堆中的一个节点，它存储了节点代表的字符和出现的频率，以及左右子节点的指针。

接着，我们定义了一个名为 make_frequency_dict 的函数。这个函数接受一个字符串作为输入，并返回一个字典，其中键是字符串中出现的每个字符，而值是该字符在字符串中出现的次数。

然后，我们定义了一个名为 make_heap 的函数。这个函数接受一个字典作为输入，并用字典中的每个键值对创建一个 HeapNode 对象。然后，它将这些节点添加到堆中，以便可以构建霍夫曼树。

接下来，我们定义了一个名为 merge_nodes 的函数。这个函数使用堆中的节点来构建霍夫曼树。它从堆中弹出两个最小频率的节点，并使用它们创建一个新的节点。然后，它将这个新节点添加回堆中，直到堆中只剩下一个节点。

接着，我们定义了一个名为 make_codes_helper 的递归函数。这个函数从根节点开始遍历霍夫曼树，直到找到叶子节点。在遍历树的过程中，它将节点的编码添加到 self.codes 中，并将编码和字符的反向映射添加到 self.reverse_mapping 中。

然后，我们定义了一个名为 make_codes 的函数。这个函数使用霍夫曼树的根节点调用 make_codes_helper，以便遍历整个树并生成编码。

接下来，我们定义了一个名为 get_encoded_text 的函数。这个函数接受一个字符串作为输入，并返回一个字符串，其中每个字符都用它的霍夫曼编码替换。

然后，我们定义了一个名为 pad_encoded_text 的函数。这个函数接受一个字符串作为输入，并返回一个新字符串。新字符串的长度是 8 的倍数，因为我们需要确保最后一个字节中的位数是完全填充的。为了实现这一点，我们需要添加一些额外的位数，以便使字符串的长度成为 8 的倍数。我们还在字符串的开头添加一个 8 位二进制数，以表示我们添加了多少额外的位数。

接着，我们定义了一个名为 get_byte_array 的函数。这个函数接受一个字符串作为输入，并将其转换为字节数组。我们首先检查字符串的长度是否是 8 的倍数，如果不是，则输出错误信息并退出程序。然后，我们将字符串分成每 8 个字符一组，并将每组转换为一个字节。最后，我们将所有字节组合成一个字节数组并返回它。

接下来，我们定义了一个名为 compress 的函数。这个函数读取输入文件的内容，并使用之前定义的函数来执行以下步骤：

1. 使用 make_frequency_dict 创建一个频率字典。
2. 使用 make_heap 创建一个堆。
3. 使用 merge_nodes 创建一个霍夫曼树。
4. 使用 make_codes 创建字符的编码。
5. 使用 get_encoded_text 将文件内容编码为霍夫曼编码。
6. 使用 pad_encoded_text 填充霍夫曼编码。
7. 使用 get_byte_array 将霍夫曼编码转换为字节数组。
8. 将字节数组写入输出文件。

最后，我们定义了一个名为 decompress 的函数。这个函数接受一个输入文件的路径作为输入，并使用之前定义的函数来执行以下步骤：

1. 读取输入文件的内容，将其转换为一个二进制字符串。
2. 使用 remove_padding 去除字符串的填充位。
3. 使用 decode_text 将霍夫曼编码解码为原始文本。
4. 将解码后的文本写入输出文件。

使用这个程序，我们可以压缩任何文本文件。例如，我们可以使用以下代码来压缩名为 input.txt 的文件：

h = HuffmanCoding("input.txt")
h.compress()

这将生成一个名为 input.bin 的压缩文件。要解压缩这个文件，我们可以使用以下代码：

h = HuffmanCoding("input.bin")
h.decompress("input.bin")

这将生成一个名为 input_decompressed.txt 的解压缩文件。