如何将一个由五个字符组成的文本文件用哈夫曼压缩,并生成一个压缩文件。并写出注释
时间: 2023-11-27 13:50:20 浏览: 80
首先,建立一个字符频率表,统计每个字符在文本文件中出现的次数,并将其存储在字符频率表中。
接着,根据字符频率表构建哈夫曼树。每个叶子节点代表一个字符,并且其权重为该字符在文本中出现的次数。
然后,基于构建的哈夫曼树,生成每个字符的哈夫曼编码。哈夫曼编码是由0和1构成的二进制编码,其长度与字符出现的频率成反比。
最后,依据哈夫曼编码,将文本文件进行压缩,并生成一个压缩文件。在压缩文件中,可以通过字符频率表和哈夫曼编码表,对压缩的二进制数据进行解码还原为原始文本。
以下是一个简单的 Python 代码示例:
```python
import heapq
import os
class HuffmanNode:
def __init__(self, char=None, freq=0, left=None, right=None):
self.char = char
self.freq = freq
self.left = left
self.right = right
def __lt__(self, other):
return self.freq < other.freq
def is_leaf(self):
return not self.left and not self.right
class HuffmanEncoder:
def __init__(self, input_file):
self.input_file = input_file
self.char_frequency = {}
self.huffman_codes = {}
def count_frequency(self):
with open(self.input_file, 'r') as file:
data = file.read()
for char in data:
self.char_frequency[char] = self.char_frequency.get(char, 0) + 1
def build_huffman_tree(self):
heap = [HuffmanNode(char=freq) for char, freq in self.char_frequency.items()]
heapq.heapify(heap)
while len(heap) > 1:
node1 = heapq.heappop(heap)
node2 = heapq.heappop(heap)
merged_node = HuffmanNode(
freq=node1.freq + node2.freq,
left=node1,
right=node2
)
heapq.heappush(heap, merged_node)
return heap[0]
def generate_huffman_codes(self, node, current_code=""):
if not node:
return
if node.is_leaf():
self.huffman_codes[node.char] = current_code
return
self.generate_huffman_codes(node.left, current_code + '0')
self.generate_huffman_codes(node.right, current_code + '1')
def encode(self):
output_file = os.path.splitext(self.input_file)[0] + '.huf'
with open(self.input_file, 'r') as input_file, open(output_file, 'wb') as output_file:
data = input_file.read()
bit_str = ''
for char in data:
bit_str += self.huffman_codes[char]
padding_size = 8 - len(bit_str) % 8
bit_str += '0' * padding_size
padding_info = '{0:08b}'.format(padding_size)
bit_str = padding_info + bit_str
bytes_list = []
for i in range(0, len(bit_str), 8):
byte = bit_str[i:i+8]
bytes_list.append(int(byte, 2))
bytes_data = bytes(bytes_list)
output_file.write(bytes_data)
def compress(self):
self.count_frequency()
root = self.build_huffman_tree()
self.generate_huffman_codes(root)
self.encode()
if __name__ == '__main__':
encoder = HuffmanEncoder('input.txt')
encoder.compress()
```
注释如下:
- `HuffmanNode` 类表示哈夫曼树的一个节点。
- `HuffmanEncoder` 类实现了哈夫曼编码的所有流程,包括字符频率统计、哈夫曼树的构建、哈夫曼编码表的生成以及文本文件的压缩。
- `count_frequency` 方法用于统计字符频率。
- `build_huffman_tree` 方法用于构建哈夫曼树。
- `generate_huffman_codes` 方法用于生成哈夫曼编码表。
- `encode` 方法用于压缩文本文件。
- `compress` 方法用于整个流程的调用。
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