使用哈夫曼编码实现无损压缩文件

使用哈夫曼编码实现无损压缩文件的步骤如下：
1. 获取原文件中每个字节出现的次数。
2. 根据字节出现的频次信息构建Huffman树。
3. 获取Huffman编码。
4. 使用Huffman编码来改写文件。

具体实现步骤如下：
1. 获取原文件中每个字节出现的次数。可以使用Python中的collections库中的Counter函数来实现。例如：

import collections

with open('original_file.txt', 'rb') as f:
    byte_freq = collections.Counter(f.read())

2. 根据字节出现的频次信息构建Huffman树。可以使用heapq库中的heappush和heappop函数来实现。例如：

import heapq

def build_huffman_tree(freq):
    heap = [[weight, [byte, ""]] for byte, weight in freq.items()]
    heapq.heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        for pair in left[1:]:
            pair[1] = '0' + pair[1]
        for pair in right[1:]:
            pair[1] = '1' + pair[1]
        heapq.heappush(heap, [left[0] + right[0]] + left[1:] + right[1:])
    return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda x: (len(x[-1]), x))

huffman_tree = build_huffman_tree(byte_freq)

3. 获取Huffman编码。可以从Huffman树中获取每个字节的编码。例如：

huffman_code = {byte: code for byte, code in huffman_tree}

4. 使用Huffman编码来改写文件。可以使用Python中的bitarray库来实现。例如：

import bitarray

with open('original_file.txt', 'rb') as f, open('compressed_file.bin', 'wb') as output:
    bit_array = bitarray.bitarray()
    bit_array.encode(huffman_code, f.read())
    bit_array.tofile(output)