matlab哈夫曼解码程序

下面是一个MATLAB的哈夫曼解码程序的示例：

function out = huffmanDecode(codes, dict)
% codes: 压缩后的编码
% dict: 哈夫曼编码字典

codeStr = num2str(codes);
out = [];
while ~isempty(codeStr)
    for i = 1:length(dict)
        if strncmp(codeStr, dict{i,2}, length(dict{i,2}))
            out = [out dict{i,1}];
            codeStr(1:length(dict{i,2})) = [];
            break
        end
    end
end

其中，`codes` 是压缩后的编码，`dict` 是哈夫曼编码字典，`out` 是解码后的输出。

该程序首先将压缩后的编码转换为字符串 `codeStr`，然后在哈夫曼编码字典 `dict` 中查找与 `codeStr` 匹配的编码，并将其对应的字符添加到 `out` 中。直到 `codeStr` 中的编码全部解码完成，即 `codeStr` 为空为止。

相关问题

matlab哈夫曼编解码代码

以下是Matlab实现的哈夫曼编解码代码：

%% 哈夫曼编码函数
function [code, dict] = huffman_encode(symbol, prob)

% 统计符号个数
n = length(prob);

% 建立哈夫曼树
tree = build_huffman_tree(prob);

% 生成哈夫曼编码字典
dict = get_huffman_dict(tree);

% 生成哈夫曼编码
code = cell(n, 1);
for k = 1:n
code{k} = dict(symbol(k));
end

%% 哈夫曼解码函数
function symbol = huffman_decode(code, dict)

% 生成反向哈夫曼编码字典
rev_dict = cell(length(dict), 1);
for k = 1:length(dict)
rev_dict{dict{k}} = k;
end

% 解码
symbol = cell(length(code), 1);
for k = 1:length(code)
symbol{k} = rev_dict{code{k}};
end

%% 构建哈夫曼树函数
function tree = build_huffman_tree(prob)

% 初始化叶子节点
n = length(prob);
tree = cell(n, 1);
for k = 1:n
tree{k} = struct('symbol', k, 'prob', prob(k), 'parent', [], 'left', [], 'right', []);
end

% 构建哈夫曼树
while length(tree) > 1
% 找到概率最小的两个节点
[~, idx] = sort([tree{:}.prob]);
idx = idx(1:2);

% 合并两个节点
parent = struct('symbol', [], 'prob', tree{idx(1)}.prob + tree{idx(2)}.prob, 'parent', [], 'left', tree{idx(1)}, 'right', tree{idx(2)});
tree{idx(1)}.parent = parent;
tree{idx(2)}.parent = parent;

% 删除已合并的节点
tree(idx(2)) = [];
tree(idx(1)) = {parent};
end

%% 生成哈夫曼编码字典函数
function dict = get_huffman_dict(tree)

% 递归生成哈夫曼编码字典
dict = cell(length(tree), 1);
for k = 1:length(tree)
node = tree{k};
code = '';
while ~isempty(node.parent)
if node == node.parent.left
code = ['0' code];
else
code = ['1' code];
end
node = node.parent;
end
dict{k} = code;
end

MATLAB哈夫曼编码与解码

### MATLAB 中哈夫曼编码与解码的实现

#### 编码过程

在MATLAB中，为了实现哈夫曼编码，可以遵循特定的方法构建哈夫曼树并生成相应的编码表。首先，需要准备输入数据及其概率分布或频次统计。对于给定的一组字符与其对应的频率，可以通过自定义函数创建哈夫曼树，并基于此树结构得到各符号的二进制表示形式。

function huffmanCode = createHuffmanTree(symbols, probabilities)
    % 构建节点类
    Node = @(symbol, prob, left, right) struct('symbol', symbol, 'prob', prob, 'left', left, 'right', right);
    
    % 初始化叶子结点队列
    nodesQueue = arrayfun(@(i) Node(symbols(i), probabilities(i), [], []), 1:length(symbols), 'UniformOutput', false)';
    
    while length(nodesQueue) > 1
        % 取出两个最小概率的节点组合成新节点
        [~, idxs] = sort(cell2mat(arrayfun(@(node) node.prob, nodesQueue)));
        newNode = Node([], sum([nodesQueue{idxs(1)}.prob, nodesQueue{idxs(2)}.prob]), ...
                       nodesQueue{idxs(1)}, nodesQueue{idxs(2)});
        
        % 更新节点队列
        nodesQueue(idxs(1)) = [];
        nodesQueue(idxs(2)) = [];
        nodesQueue(end+1) = {newNode};
    end
    
    root = nodesQueue{1}; % 获取根节点
    huffmanCode = generateCodes(root); % 调用辅助方法获取编码映射关系
end

% 辅助方法：递归遍历生成编码
function codes = generateCodes(node, prefix='')
    if isempty(node.left) && isempty(node.right)
        codes = containers.Map({node.symbol}, {prefix});
    else
        leftCodes = generateCodes(node.left, [prefix,'0']);
        rightCodes = generateCodes(node.right, [prefix,'1']);
        codes = joinMaps(leftCodes, rightCodes);
    end
end

% 合并两张Map对象
function combinedMap = joinMaps(map1, map2)
    keys = union(keys(map1), keys(map2));
    values = cell(size(keys));
    for i=1:length(keys)
        key = keys{i};
        value = '';
        if isKey(map1, key)
            value = [value, get(map1, key)];
        end
        if isKey(map2, key)
            value = [value, get(map2, key)];
        end
        values{i} = value;
    end
    combinedMap = containers.Map(keys, values);
end

上述代码展示了如何通过构建哈夫曼树来获得最优前缀码的过程[^1]。

#### 解码过程

当拥有了由`createHuffmanTree()`产生的哈夫曼编码表之后，就可以轻松地完成消息压缩工作。而对于接收端来说，则需依据相同的编码规则来进行逆向操作—即解码。下面是一个简单的例子说明怎样根据已知的哈夫曼编码序列恢复原始的信息：

function decodedMessage = decodeHuffman(encodedBits, codeTable)
    currentBitString = '';
    decodedMessage = '';
    bitStreamIndex = 1;

    while bitStreamIndex <= length(encodedBits)
        currentBitString = [currentBitString encodedBits(bitStreamIndex)];
        matchingSymbol = find(matchingSymbols(currentBitString, codeTable));

        if ~isempty(matchingSymbol)
            decodedMessage = [decodedMessage char(double(matchingSymbol))];
            currentBitString = ''; %# 清空当前位串以便匹配下一个符号
        end
        
        bitStreamIndex = bitStreamIndex + 1;
    end
end

% 查找符合条件的第一个符号
function result = matchingSymbols(pattern, table)
    symbols = keys(table);
    patternsInTable = cellfun(@(sym) table(sym), num2cell(symbols)', 'UniformOutput',false);

    matchesIdx = strfind(patternsInTable, pattern);
    validMatchesIdx = cellfun(@numel, matchesIdx)>0 & cellfun(@(m) m==1, matchesIdx);

    if any(validMatchesIdx)
        result = symbols(find(validMatchesIdx, 1)); %# 返回第一个匹配项
    else
        result = []; %# 如果没有找到则返回空矩阵
    end
end

这段程序实现了从比特流到原字符集转换的功能，在实际应用时只需提供经过哈夫曼编码处理过的二进制字符串以及之前建立好的编码对照表即可。