JS实现哈夫曼编码详解:原始版与优化版对比
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更新于2024-08-30
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本文主要介绍了如何使用JavaScript实现哈夫曼编码的两个版本:原始版和修改版。哈夫曼编码是一种数据压缩算法,通过构建最优二叉树(霍夫曼树)来对频率较高的字符进行短编码,而频率较低的字符则分配较长的编码,从而达到节省存储空间的目的。
1. **原始版实现**:
- `cal(str)`函数用于统计字符串`str`中每个字符的出现频率,将字符作为键,频率作为值存储在`map`对象中。
- 使用`typeof`检查输入是否为字符串且长度大于0,非字符串或空字符串直接返回。
- 遍历字符串中的每个字符,更新频率并递增计数。
2. **`sort`函数**:
- 对`map`对象进行排序,根据字符的频率降序排列。这里使用一个临时数组`result`,其中每个元素为一个表示节点的对象,包含键、值和左右子节点。
3. **`Node`构造函数**:
- 定义一个用于构建霍夫曼树的`Node`类,包含左子节点、右子节点和数据属性(字符及其频率)。
4. **`makeTree`函数**:
- 这是构建霍夫曼树的核心部分,通过不断合并频率最低的两个节点,直到只剩下一个节点(即树的根)。使用一个循环处理表`table`,每次合并两个节点后将其添加回表并重新排序。
5. **`encode`函数**:
- 输入一个字符串`str`,通过调用`makeTree`函数得到霍夫曼树,然后遍历字符串,替换每个字符为对应的哈夫曼编码,并将结果追加到`result`字符串中。
6. **修改版(未提供)**:
文档中没有提供修改版的具体实现,但可能涉及优化代码结构、提高性能或修复潜在问题。若需了解修改版,可能包括改进排序算法、减少内存消耗或简化节点创建过程等。
通过这些函数,可以实现一个简单的哈夫曼编码器,用于将输入字符串转换成基于字符频率的紧凑编码。这对于文本数据压缩非常有用,例如在数据传输或存储中减小数据量。实践中,哈夫曼编码通常与其他数据压缩算法结合使用,如LZW或DEFLATE。
2021-05-12 上传
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2011-11-28 上传
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