哈夫曼编码和译码java

哈夫曼编码（Huffman Coding）是一种用于数据压缩的无损数据压缩算法，由David A. Huffman在1952年发明。它通过构建一棵称为哈夫曼树的二叉树，根据字符出现的频率为每个字符分配一个独特的二进制代码，频率越高的字符得到的代码越短，从而实现了对常用字符的高效编码。

在Java中，你可以使用以下步骤来实现哈夫曼编码：

1. **字符频率统计**：读取数据并计算每个字符出现的次数，存储在一个HashMap或PriorityQueue中。

2. **构造哈夫曼树**：
- 从频率最高的两个元素开始，创建一个新的节点，其频率是这两个节点的和，然后将它们作为左子树和右子树添加到队列中。
- 重复此过程，每次从队列中取出两个最小频率的节点，合并成新的节点，直到只剩下一个节点为止。

3. **构建编码表**：
- 遍历生成的哈夫曼树，从根节点开始，对于每个节点，如果它是左孩子，给其代表的字符分配一个`0`；如果是右孩子，分配一个`1`，直到到达叶子节点，记录下路径上的符号就是该字符的编码。

4. **编码和解码**：
- 对于输入的原始文本，遍历每个字符，查找其在编码表中的对应的二进制编码，将编码替换为对应的二进制串。
- 对于编码后的数据，按照相同的规则反向查找，重建原始文本。

以下是一个简单的Java示例（不包括哈夫曼树的构建）：

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

public class HuffmanCoding {
    private static final int EOF = 0;
    
    public static void main(String[] args) {
        String input = "your_input_string";
        // 假设的字符频率统计
        HashMap<Character, Integer> freqMap = new HashMap<>();
        freqMap.put('a', 10);
        freqMap.put('b', 5);
        freqMap.put('c', 3);
        // ... (更多字符和频率)

        PriorityQueue<HuffmanNode> huffmanTree = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.frequency - b.frequency);
        for (Character c : freqMap.keySet()) {
            HuffmanNode newNode = new HuffmanNode(c, freqMap.get(c), null, null);
            huffmanTree.add(newNode);
        }

        buildHuffmanTree(huffmanTree);

        // 编码和解码部分
        // 编码部分略
        // 解码部分：遍历输入字符串，查找字符的编码，并输出解码后的字符串
    }

    private static void buildHuffmanTree(PriorityQueue<HuffmanNode> huffmanTree) {
        while (huffmanTree.size() > 1) {
            HuffmanNode left = huffmanTree.poll();
            HuffmanNode right = huffmanTree.poll();
            HuffmanNode newNode = new HuffmanNode(null, left.frequency + right.frequency, left, right);
            huffmanTree.add(newNode);
        }
        // 最终的根节点就是哈夫曼树
    }
}

class HuffmanNode {
    Character character;
    int frequency;
    HuffmanNode left, right;
    String code;

    // 构造函数、getter和setter省略
}