哈夫曼编码（贪心法）Java

哈夫曼编码是一种基于贪心算法的压缩算法，它通过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，从而达到压缩数据的目的。在Java中，可以通过构建哈夫曼树来实现哈夫曼编码。具体实现可以参考引用中提供的代码。其中，HuffmanNode类用于构建哈夫曼树结点，getHuffmanCodeNode方法用于获取哈夫曼树结构，而parentNode变量则用于构建哈夫曼树的父节点。

相关问题

哈夫曼编码贪心算法伪代码java实现

以下是哈夫曼编码贪心算法的伪代码和Java实现：

伪代码：

1. 初始化一个优先队列（最小堆）Q，将所有字符和它们的频率添加到队列中。
2. while(Q.size()>1) do:
a. 从Q中删除两个频率最低的节点，将它们合并成一个新的节点。
b. 将新节点添加到Q中。
3. 根据生成的哈夫曼树，为每个字符生成哈夫曼编码。

Java实现：

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;

public class HuffmanCoding {

    // 定义内部节点类
    private static class Node {
        char c;
        int freq;
        Node left;
        Node right;
        
        public Node(char c, int freq) {
            this.c = c;
            this.freq = freq;
        }
    }

    // 定义比较器，用于优先队列中节点的排序
    private static class NodeComparator implements Comparator<Node> {
        public int compare(Node n1, Node n2) {
            return n1.freq - n2.freq;
        }
    }

    // 生成哈夫曼编码
    public static HashMap<Character, String> generateHuffmanCode(String text) {
        // 统计字符频率
        HashMap<Character, Integer> freqMap = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < text.length(); i++) {
            char c = text.charAt(i);
            freqMap.put(c, freqMap.getOrDefault(c, 0) + 1);
        }

        // 构建哈夫曼树
        PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>(new NodeComparator());
        for (char c : freqMap.keySet()) {
            pq.offer(new Node(c, freqMap.get(c)));
        }
        while (pq.size() > 1) {
            Node left = pq.poll();
            Node right = pq.poll();
            Node parent = new Node('\0', left.freq + right.freq);
            parent.left = left;
            parent.right = right;
            pq.offer(parent);
        }
        Node root = pq.poll();

        // 生成哈夫曼编码
        HashMap<Character, String> codeMap = new HashMap<>();
        generateCode(root, new StringBuilder(), codeMap);
        return codeMap;
    }

    // 递归生成哈夫曼编码
    private static void generateCode(Node node, StringBuilder prefix, HashMap<Character, String> codeMap) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        if (node.left == null && node.right == null) {
            codeMap.put(node.c, prefix.toString());
        } else {
            prefix.append('0');
            generateCode(node.left, prefix, codeMap);
            prefix.deleteCharAt(prefix.length() - 1);

            prefix.append('1');
            generateCode(node.right, prefix, codeMap);
            prefix.deleteCharAt(prefix.length() - 1);
        }
    }
}

哈夫曼编码 贪心算法

哈夫曼编码是一种基于贪心算法的压缩算法，它通过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，从而达到压缩数据的目的。哈夫曼编码的实现需要建立哈夫曼树，而建立哈夫曼树的过程也是基于贪心算法的。在建立哈夫曼树的过程中，需要先将所有的字符按照出现频率从小到大排序，然后每次选取出现频率最小的两个字符，将它们合并成一个新的节点，并将它们的出现频率相加作为新节点的权值，最终得到一棵哈夫曼树。在哈夫曼树中，每个字符的编码就是从根节点到该字符所在节点的路径上的所有边的方向所组成的二进制数，而每个字符的编码都是唯一的。因此，哈夫曼编码可以实现无损压缩，即压缩后的数据可以完全还原为原始数据。