java字符串压缩算法

Java中常见的字符串压缩算法有以下几种：

1. Run-length Encoding（RLE）算法：该算法将连续出现的相同字符压缩成一个字符和一个重复次数的元素。例如，字符串"AAABBBCCC"可以压缩为"3A3B3C"。

2. Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法：该算法是一种无损压缩算法，它将字符串中出现的字符序列映射为一个短编码。例如，字符串"ABABABABAB"可以映射为"AB"和"1"的编码，压缩后的字符串为"AB1AB1AB1AB1AB1"。

3. Huffman编码算法：该算法是一种可变字长编码算法，它通过构建一个哈夫曼树来表示不同字符出现的频率，将频率高的字符用短编码表示，频率低的字符用长编码表示。例如，字符串"ABBCCCDDDDEEEEE"可以压缩为"010101101011011101111111111111111"。

以上三种算法都有各自的优缺点，具体应该根据实际情况选择合适的算法。

相关问题

java字符串压缩算法代码

以下是Java中几种字符串压缩算法的示例代码：

RLE算法：

public static String compressRLE(String str) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    int count = 1;
    char prev = str.charAt(0);
    for (int i = 1; i < str.length(); i++) {
        char current = str.charAt(i);
        if (current == prev) {
            count++;
        } else {
            result.append(count).append(prev);
            count = 1;
            prev = current;
        }
    }
    result.append(count).append(prev);
    return result.toString();
}

LZW算法：

public static String compressLZW(String str) {
    Map<String, Integer> dictionary = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        dictionary.put("" + (char) i, i);
    }
    String current = "";
    List<Integer> codes = new ArrayList<>();
    for (char c : str.toCharArray()) {
        String next = current + c;
        if (dictionary.containsKey(next)) {
            current = next;
        } else {
            codes.add(dictionary.get(current));
            dictionary.put(next, dictionary.size());
            current = "" + c;
        }
    }
    if (!current.equals("")) {
        codes.add(dictionary.get(current));
    }
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    for (int code : codes) {
        result.append(code).append(" ");
    }
    return result.toString();
}

Huffman编码算法：

public static String compressHuffman(String str) {
    Map<Character, Integer> frequencies = new HashMap<>();
    for (char c : str.toCharArray()) {
        frequencies.put(c, frequencies.getOrDefault(c, 0) + 1);
    }
    PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>();
    for (Map.Entry<Character, Integer> entry : frequencies.entrySet()) {
        queue.offer(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
    }
    while (queue.size() > 1) {
        Node left = queue.poll();
        Node right = queue.poll();
        Node parent = new Node('\0', left.frequency + right.frequency, left, right);
        queue.offer(parent);
    }
    Map<Character, String> codes = new HashMap<>();
    buildCodes(codes, queue.peek(), "");
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    for (char c : str.toCharArray()) {
        result.append(codes.get(c));
    }
    return result.toString();
}

private static void buildCodes(Map<Character, String> codes, Node node, String code) {
    if (node.left == null && node.right == null) {
        codes.put(node.character, code);
    } else {
        buildCodes(codes, node.left, code + "0");
        buildCodes(codes, node.right, code + "1");
    }
}

private static class Node implements Comparable<Node> {
    char character;
    int frequency;
    Node left;
    Node right;

    Node(char character, int frequency) {
        this.character = character;
        this.frequency = frequency;
    }

    Node(char character, int frequency, Node left, Node right) {
        this.character = character;
        this.frequency = frequency;
        this.left = left;
        this.right = right;
    }

    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        return frequency - o.frequency;
    }
}

以上代码仅供参考，实际使用时可能需要根据具体需求进行修改和优化。

java 字符串压缩与解压算法

字符串压缩与解压算法是指将一个字符串按照一定的规则进行压缩，以减小存储空间和传输成本，同时能够通过解压算法将压缩后的字符串还原为原始字符串。

在Java中，常用的字符串压缩算法有Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch (LZW)算法和Run Length Encoding (RLE)算法等。

Huffman编码是一种基于字符频率的编码方案，通过构建哈夫曼树来生成不同字符的可变长度编码，将频率高的字符用较短的编码表示，从而实现字符串的压缩。解压时，根据编码和哈夫曼树进行解码，将压缩后的字符串还原为原始字符串。

LZW算法是一种基于字典的压缩算法，通过建立一个压缩字典来存储已出现的字符及其编码，将连续出现的字符序列替换为相应的编码，以实现压缩。解压时，根据压缩字典进行解码，将压缩后的字符串还原为原始字符串。

RLE算法是一种基于连续重复字符的压缩算法，通过将连续出现的相同字符替换为字符和出现次数的序列，以实现压缩。解压时，根据序列进行解码，将压缩后的字符串还原为原始字符串。

在实际应用中，根据字符串的特点和应用场景选择合适的压缩算法进行压缩和解压，以实现高效的数据压缩和传输。