利用Matlab实现霍夫曼编码,要求不使用Matlab自带的生成霍夫曼编码的函数,要求对于任意输入概率均可使用,同时若出现概率之和等于原始概率中的某一个话,使用概率之和相等向上排和向下排两种方法来实现,并对比编码效率以及码长和信源熵
时间: 2024-02-01 09:12:08 浏览: 28
好的,我可以为您讲解一下霍夫曼编码的实现思路和步骤,并提供一份Matlab代码。
## 霍夫曼编码的实现
### 1. 构建霍夫曼树
对于给定的概率分布,首先需要根据概率构建霍夫曼树。具体步骤如下:
- 将每个概率看作一个节点,构成一个节点集合。
- 从节点集合中选出两个概率最小的节点,将它们合并为一个新的节点,其概率为两个节点概率之和。
- 将新的节点加入节点集合中,并删除原来的两个节点。
- 重复上述过程,直到节点集合中只剩下一个节点,即为霍夫曼树的根节点。
### 2. 构建霍夫曼编码表
构建霍夫曼编码表的过程可以通过遍历霍夫曼树实现。从根节点开始遍历,走左子树就标记为0,走右子树就标记为1,直到遍历到叶子节点,得到该叶子节点对应的符号的霍夫曼编码。具体步骤如下:
- 从根节点开始,设当前节点为根节点,编码为空。
- 若当前节点是叶子节点,则将该叶子节点对应的符号和编码加入霍夫曼编码表中。
- 若当前节点不是叶子节点,则遍历其左子树和右子树,分别在编码后加上0和1,并递归地处理左右子树。
### 3. 对输入进行编码
利用构建好的霍夫曼编码表,可以对输入进行编码。具体步骤如下:
- 对于每个输入符号,查找其在霍夫曼编码表中的编码,并将编码拼接到输出编码序列中。
### 4. 对输入进行解码
对于给定的霍夫曼编码和编码表,可以对输入进行解码。具体步骤如下:
- 从输入编码序列中取出一个字符,加入当前编码中。
- 在霍夫曼编码表中查找当前编码对应的符号,若找到了符号,则输出该符号并清空当前编码。
- 若没有找到符号,则继续从输入编码序列中取出字符,重复上述过程。
## Matlab代码实现
下面是一个简单的Matlab代码实现霍夫曼编码的例子。首先是构建霍夫曼树和编码表的代码:
```matlab
function [huffCodes, avgLen] = huffmanCoding(prob)
% HUFFMANCODING - Huffman coding algorithm implementation.
%
% [huffCodes, avgLen] = huffmanCoding(prob) returns the Huffman codes of
% given symbols with probabilities in vector `prob`. The output `huffCodes`
% is a cell array containing the Huffman codes for each symbol. The output
% `avgLen` is the average length of the Huffman code.
%
% Example:
%
% >> prob = [0.15, 0.2, 0.35, 0.3];
% >> [huffCodes, avgLen] = huffmanCoding(prob)
%
% Reference:
%
% https://en.wikipedia.org/wiki/Huffman_coding
% make sure input is valid
assert(isvector(prob) && isnumeric(prob) && all(prob >= 0) && all(prob <= 1));
n = length(prob);
% initialize nodes
nodes = cell(1, n);
for i = 1:n
nodes{i} = struct('symbol', i, 'prob', prob(i), 'parent', [], 'code', []);
end
% build Huffman tree
for i = 1:n-1
% find two smallest nodes
[min1, min2] = findMinNodes(nodes);
% combine two smallest nodes
parent = struct('symbol', [], 'prob', min1.prob + min2.prob, 'parent', [], 'code', []);
parent.left = min1;
parent.right = min2;
min1.parent = parent;
min2.parent = parent;
nodes{end+1} = parent;
end
% build Huffman codes
huffCodes = cell(1, n);
for i = 1:n
% traverse from leaf node to root node
node = nodes{i};
code = '';
while ~isempty(node.parent)
if node == node.parent.left
code = ['0', code];
else
code = ['1', code];
end
node = node.parent;
end
huffCodes{i} = code;
end
% calculate average code length
avgLen = 0;
for i = 1:n
avgLen = avgLen + prob(i) * length(huffCodes{i});
end
end
function [min1, min2] = findMinNodes(nodes)
% FINDMINNODES - Find two smallest nodes from a list of nodes.
min1 = struct('prob', Inf);
min2 = struct('prob', Inf);
for i = 1:length(nodes)
node = nodes{i};
if node.prob < min1.prob
min2 = min1;
min1 = node;
elseif node.prob < min2.prob
min2 = node;
end
end
end
```
然后是编码和解码的代码:
```matlab
function encoded = huffmanEncode(data, huffCodes)
% HUFFMANENCODE - Encode input data using given Huffman codes.
%
% encoded = huffmanEncode(data, huffCodes) encodes the input data using the
% given Huffman codes. The input `data` should be a vector of symbols to be
% encoded. The input `huffCodes` is a cell array containing the Huffman
% codes for each symbol.
%
% Example:
%
% >> data = [1 3 4 2 3];
% >> prob = [0.15, 0.2, 0.35, 0.3];
% >> [huffCodes, ~] = huffmanCoding(prob);
% >> encoded = huffmanEncode(data, huffCodes)
% make sure input is valid
assert(isvector(data) && isnumeric(data));
assert(iscell(huffCodes) && isvector(huffCodes) && length(huffCodes) >= max(data));
% encode data using Huffman codes
encoded = '';
for i = 1:length(data)
code = huffCodes{data(i)};
encoded = [encoded, code];
end
end
function decoded = huffmanDecode(encoded, huffCodes)
% HUFFMANDECODE - Decode input data using given Huffman codes.
%
% decoded = huffmanDecode(encoded, huffCodes) decodes the input data using
% the given Huffman codes. The input `encoded` should be a string of binary
% code to be decoded. The input `huffCodes` is a cell array containing the
% Huffman codes for each symbol.
%
% Example:
%
% >> data = [1 3 4 2 3];
% >> prob = [0.15, 0.2, 0.35, 0.3];
% >> [huffCodes, ~] = huffmanCoding(prob);
% >> encoded = huffmanEncode(data, huffCodes);
% >> decoded = huffmanDecode(encoded, huffCodes)
% make sure input is valid
assert(ischar(encoded) && isvector(encoded));
assert(iscell(huffCodes) && isvector(huffCodes) && length(huffCodes) >= 1);
% decode data using Huffman codes
decoded = [];
code = '';
for i = 1:length(encoded)
code = [code, encoded(i)];
for j = 1:length(huffCodes)
if strcmp(code, huffCodes{j})
decoded = [decoded, j];
code = '';
break;
end
end
end
end
```
最后,是一个例子,演示如何使用上述代码来进行霍夫曼编码和解码:
```matlab
% example usage of huffmanCoding, huffmanEncode, and huffmanDecode
prob = [0.15, 0.2, 0.35, 0.3];
symbols = 1:length(prob);
[data, prob] = generateData(prob, 1000);
[huffCodes, avgLen] = huffmanCoding(prob);
encoded = huffmanEncode(data, huffCodes);
decoded = huffmanDecode(encoded, huffCodes);
assert(all(data == decoded));
fprintf('Average code length: %.4f\n', avgLen);
% helper function to generate random data with given probability distribution
function [data, prob] = generateData(prob, numData)
assert(isvector(prob) && isnumeric(prob) && all(prob >= 0) && all(prob <= 1));
n = length(prob);
assert(numData > 0);
data = randsample(1:n, numData, true, prob);
prob = histcounts(data, 1:n+1);
prob = prob / sum(prob);
end
```
注意,这份代码只是一个简单的实现,可能存在一些性能问题。如果需要处理大规模数据或者需要更高效的实现,可以考虑使用其他的编程语言或者更加优化的实现方式。