数据结构哈夫曼树课设

时间: 2023-11-26 21:48:17 浏览: 65
为了回答这个问题,我将介绍哈夫曼树的基本概念和构建过程,以及如何使用哈夫曼树进行编码。 哈夫曼树是一种特殊的二叉树,它的叶子节点对应于要编码的字符,而非叶子节点对应于权值。哈夫曼树的构建过程是这样的: 1. 统计文件中每个字符出现的频度。 2. 将每个字符及其频度作为一个节点,构建一个森林。 3. 从森林中选出两个权值最小的节点,将它们合并成一个新节点,权值为两个节点的权值之和,新节点作为一棵树的根节点,原来的两个节点作为新节点的左右子节点。 4. 将新节点插入到森林中,重复步骤3,直到森林中只剩下一棵树,这棵树就是哈夫曼树。 哈夫曼树构建完成后,就可以使用它来进行编码了。编码的过程是这样的: 1. 从哈夫曼树的根节点开始,如果当前节点是叶子节点,则输出该节点对应的字符的编码。 2. 如果当前节点不是叶子节点,则根据要编码的字符在哈夫曼树中的位置,向左或向右遍历哈夫曼树,直到找到叶子节点为止。 下面是一个Python实现的例子,假设要编码的文件名为input.txt,编码后的文件名为output.txt: ```python import heapq import os class HuffmanNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq class HuffmanTree: def __init__(self, text): self.text = text self.freq = {} self.heap = [] self.codes = {} self.reverse_codes = {} def count_freq(self): for char in self.text: if char in self.freq: self.freq[char] += 1 else: self.freq[char] = 1 def make_heap(self): for char in self.freq: node = HuffmanNode(char, self.freq[char]) heapq.heappush(self.heap, node) def merge_nodes(self): while len(self.heap) > 1: node1 = heapq.heappop(self.heap) node2 = heapq.heappop(self.heap) merged = HuffmanNode(None, node1.freq + node2.freq) merged.left = node1 merged.right = node2 heapq.heappush(self.heap, merged) def make_codes_helper(self, root, current_code): if root is None: return if root.char is not None: self.codes[root.char] = current_code self.reverse_codes[current_code] = root.char return self.make_codes_helper(root.left, current_code + "0") self.make_codes_helper(root.right, current_code + "1") def make_codes(self): root = heapq.heappop(self.heap) current_code = "" self.make_codes_helper(root, current_code) def get_encoded_text(self): encoded_text = "" for char in self.text: encoded_text += self.codes[char] return encoded_text def pad_encoded_text(self, encoded_text): extra_padding = 8 - len(encoded_text) % 8 for i in range(extra_padding): encoded_text += "0" padded_info = "{0:08b}".format(extra_padding) padded_encoded_text = padded_info + encoded_text return padded_encoded_text def get_byte_array(self, padded_encoded_text): if len(padded_encoded_text) % 8 != 0: print("Encoded text not padded properly") exit(0) b = bytearray() for i in range(0, len(padded_encoded_text), 8): byte = padded_encoded_text[i:i+8] b.append(int(byte, 2)) return b def compress(self): self.count_freq() self.make_heap() self.merge_nodes() self.make_codes() encoded_text = self.get_encoded_text() padded_encoded_text = self.pad_encoded_text(encoded_text) b = self.get_byte_array(padded_encoded_text) with open("output.txt", "wb") as output: output.write(bytes(b)) print("Compressed") return "output.txt" def remove_padding(self, padded_encoded_text): padded_info = padded_encoded_text[:8] extra_padding = int(padded_info, 2) padded_encoded_text = padded_encoded_text[8:] encoded_text = padded_encoded_text[:-1*extra_padding] return encoded_text def decode_text(self, encoded_text): current_code = "" decoded_text = "" for bit in encoded_text: current_code += bit if current_code in self.reverse_codes: char = self.reverse_codes[current_code] decoded_text += char current_code = "" return decoded_text def decompress(self, input_path): with open(input_path, "rb") as file: bit_string = "" byte = file.read(1) while byte: byte = ord(byte) bits = bin(byte)[2:].rjust(8, '0') bit_string += bits byte = file.read(1) encoded_text = self.remove_padding(bit_string) decompressed_text = self.decode_text(encoded_text) with open("decompressed.txt", "w") as output: output.write(decompressed_text) print("Decompressed") return "decompressed.txt" text = open("input.txt", "r").read() tree = HuffmanTree(text) compressed_file_path = tree.compress() decompressed_file_path = tree.decompress(compressed_file_path) ```

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