JS实现哈夫曼编码详解：原始版与优化版对比

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。