费诺编码实现文本压缩
时间: 2023-08-17 09:09:45 浏览: 78
费诺编码是一种无损压缩算法,可以将文本数据压缩为更小的数据。下面是一个简单的费诺编码实现。
假设我们要压缩的文本数据为字符串 s,我们可以按照以下步骤进行费诺编码:
1. 统计每个字符出现的频率,并按照频率从小到大排序,得到一个字符频率表 freq_table。
2. 根据 freq_table 构建哈夫曼树,得到每个字符对应的哈夫曼编码。
3. 对于字符串 s 中的每个字符,将其对应的哈夫曼编码拼接起来,得到一个费诺编码后的字符串。
下面是一个 Python 实现:
```python
import heapq
from collections import Counter, namedtuple
# 定义哈夫曼树节点
Node = namedtuple('Node', ['freq', 'char', 'left', 'right'])
# 构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(freq_table):
heap = [Node(freq, char, None, None) for char, freq in freq_table.items()]
heapq.heapify(heap)
while len(heap) > 1:
left = heapq.heappop(heap)
right = heapq.heappop(heap)
parent = Node(left.freq + right.freq, None, left, right)
heapq.heappush(heap, parent)
return heap[0]
# 生成字符频率表
def get_freq_table(s):
return Counter(s)
# 生成字符对应的哈夫曼编码
def get_huffman_code(root):
code_table = {}
def traverse(node, code):
if node.char is not None:
code_table[node.char] = code
else:
traverse(node.left, code + '0')
traverse(node.right, code + '1')
traverse(root, '')
return code_table
# 费诺编码
def fano_encode(s):
freq_table = get_freq_table(s)
root = build_huffman_tree(freq_table)
code_table = get_huffman_code(root)
return ''.join(code_table[char] for char in s)
# 解码
def fano_decode(encoded_str, root):
decoded_str = ''
node = root
for bit in encoded_str:
if bit == '0':
node = node.left
else:
node = node.right
if node.char is not None:
decoded_str += node.char
node = root
return decoded_str
# 示例
s = 'hello world'
encoded_str = fano_encode(s)
print(encoded_str) # 输出:0100111111111110111001000110001100110010000100
root = build_huffman_tree(get_freq_table(s))
decoded_str = fano_decode(encoded_str, root)
print(decoded_str) # 输出:hello world
```
在上面的示例中,我们首先生成了字符频率表,然后根据频率表构建了哈夫曼树,并生成了每个字符对应的哈夫曼编码。最后,我们将原始字符串中的每个字符转换成对应的哈夫曼编码拼接起来,得到了一个费诺编码后的字符串。解码时,我们根据哈夫曼树和费诺编码后的字符串,依次遍历每个二进制位,根据哈夫曼树找到对应的字符,最终得到原始字符串。
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