Python哈夫曼编码

Python哈夫曼编码是一种根据词频变化的变长二进制编码方式，多用于压缩算法。它的实现方法是将信源符号按出现概率从大到小排列，然后选2个最小的结合，依次类推，直到剩下2个符号为止。使用哈夫曼编码，结果不唯一，平均码长相同，接近信源熵，方法容易简单。但是对于接近等概率分布的信源编码效率低。在Python中，可以使用newHuffman.py和demo.py两个模块来实现Huffman编码。其中，newHuffman.py是功能模块，demo.py是控制模块。由于每个人对Huffman编码的写法略有不同，可能具体的每个符号编码出来的结果会不同，但是平均长度和编码效率的值必定是相同的。

相关问题

python 哈夫曼编码

哈夫曼编码是一种基于字符出现频率的编码方式，它可以将字符编码为不同长度的二进制码，从而实现数据的压缩。下面是一个Python实现的哈夫曼编码的例子：

import heapq
from collections import defaultdict

def encode(s):
    # 统计字符出现频率
    freq = defaultdict(int)
    for c in s:
        freq[c] += 1

    # 构建哈夫曼树
    heap = [[wt, [sym, ""]] for sym, wt in freq.items()]
    heapq.heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        lo = heapq.heappop(heap)
        hi = heapq.heappop(heap)
        for pair in lo[1:]:
            pair[1] = '0' + pair[1]
        for pair in hi[1:]:
            pair[1] = '1' + pair[1]
        heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])

    # 构建编码表
    code = dict(heapq.heappop(heap)[1:])
    encoded = "".join([code[c] for c in s])

    return encoded, code

def decode(encoded, code):
    inv_code = {v: k for k, v in code.items()}
    current_code = ""
    decoded = ""
    for bit in encoded:
        current_code += bit
        if current_code in inv_code:
            decoded += inv_code[current_code]
            current_code = ""

    return decoded

这个例子中，`encode`函数接受一个字符串作为输入，返回该字符串的哈夫曼编码和编码表。`decode`函数接受一个哈夫曼编码和编码表作为输入，返回解码后的字符串。

python哈夫曼编码代码

以下是Python实现哈夫曼编码的代码：

import heapq
from collections import defaultdict

def encode(symb2freq):
    heap = [[wt, [sym, ""]] for sym, wt in symb2freq.items()]
    heapq.heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        lo = heapq.heappop(heap)
        hi = heapq.heappop(heap)
        for pair in lo[1:]:
            pair[1] = '0' + pair[1]
        for pair in hi[1:]:
            pair[1] = '1' + pair[1]
        heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])
    return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p))

txt = "hello world"
symb2freq = defaultdict(int)
for ch in txt:
    symb2freq[ch] += 1
huff = encode(symb2freq)
print("Symbol\tWeight\tHuffman Code")
for p in huff:
    print("%s\t%s\t%s" % (p[0], symb2freq[p[0]], p[1]))

这段代码实现了哈夫曼编码的基本功能，包括构建哈夫曼树、生成哈夫曼编码等。在这个例子中，我们使用了一个字符串“hello world”作为输入，然后统计每个字符出现的频率，最后生成对应的哈夫曼编码。