huffman编码实现压缩万字

时间: 2024-03-30 07:29:51 浏览: 64
Huffman编码是一种基于字符出现频率的编码方式,可以实现对文本的压缩。下面是Huffman编码实现压缩万字的步骤: 1. 读取文本文件,统计每个字符出现的频率。 2. 根据字符频率构建Huffman树。 3. 根据Huffman树生成每个字符的编码表。 4. 将文本文件中的每个字符替换为对应的Huffman编码。 5. 将编码后的文本转换为二进制格式,并写入文件中。 6. 计算压缩率。 下面是Python代码实现: ```python 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 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[:-1*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(len(byte) > 0): 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 ``` 以上代码实现了Huffman编码的压缩和解压缩功能,可以通过调用`compress()`方法将文本文件压缩成二进制文件,调用`decompress()`方法将二进制文件解压缩成文本文件。
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