哈夫曼编码
在说哈夫曼编码之前，先要讲清楚编码集是什么东西。相信写过代码的人，一定听说过ASCII、 UTF-8、GBK 这些编码集。这些编码集合，本质上都是一个二进制和字符之间映射关系，拿最简单的 ASCII 来说吧，使用 0x30 代表字符 0 ，0x31 代表字符 1，当打印设备看到 0x30 后，就打印出字符 0 了。ASCII 最初是由美国弄出来，他们使用的英文，所以只考虑了英文中的字符，那还有很多字符，比如，阿拉伯文字、俄文这些文字怎么表示，于是就有了 UTF-8 这些。
讲了半天，哈夫曼编码和字符集有什么关系呢？大家都知道在计算机刚诞生的时候，其内存是非常小的，所以希望能设计出一个字符集，这个字符集提高单位内存保存数据信息量。以 ASCII 码为例，它使用 1 个字节保存来保存，如果一封 e-mail 有 150 个字符，则需要 150 个字节来存储。那么有没有办法减少一些呢？大家仔细观察，英文的字符，有的使用比较多，有的比较少，能不能使用比较短的比特为表示比较常用的字符呢？比如，a 比 z 使用的比较多，我们可以使用两个比特位来表示，z 可以使用三个表示。这样的话，在越长的文本中，使用这种方式保存数据，是不是越能节省内存。
哈夫曼编码就是生成这样自定义字符集的算法。
上代码
哈弗树：
/**输入一个字符串，计算出各个字符出现的次数，出现的次数作为 Node 中的权重。然后在将 Node 放入到小根堆中。*/public static PriorityQueue<Node> getQueue(String input){Map<Character , Integer> cha = new HashMap<>();for (char c : input.toCharArray()) {cha.computeIfPresent(c , (key , oldValue)->{return oldValue + 1;});cha.computeIfAbsent(c , x -> {return 1;});}PriorityQueue<Node> nodes = new PriorityQueue<>(cha.size());cha.forEach((key , value) -> {nodes.add(new Node(key , null , null , value));});return nodes ;}/**根据小根堆，生成 Huffman 树。*/public static Node huffmanTree(PriorityQueue<Node> queue){Node head = null ;Node first = null ;Node second = null ;Node h = null ;while(!queue.isEmpty()){first = queue.poll();second = queue.poll();if(null == second){break ;}h = new Node(null , first , second , first.weight + second.weight);head = h ;queue.add(h);}return head ;}public static class Node implements Comparable<Node>{public Node left ;public Node right ;public int weight ;public Character c ;public Node(Character c , Node l , Node r , int w){left = l ;right = r ;weight = w ;this.c = c ;}@Overridepublic int compareTo(Node o) {return this.weight - o.weight;}} /**返回字符对应的 Huffman 编码*/public static Map<Character , String> huffmanCode(Node head){Map<Character , String> rs = new HashMap<>();maxLevel = process2(head, "", 0, rs);return rs ;}/**递归的找到 Huffman 编码*/public static int process2(Node head , String binaryStr , int value , Map<Character , String> map){if(head.c != null){map.put(head.c , binaryStr + value);int p = 1 + binaryStr.length();return p;}int p1 = process2(head.left , binaryStr + "1" , 1 , map);int p2 = process2(head.right , binaryStr + "0" , 0 , map);return Math.max(p1 , p2);}
转码码和解码
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.BitSet;
public class HuffmanEncoder {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HuffmanEncoder.class);/**使用 BitSet 保存 Huffman 编码*/public static Info encode(String input , Map<Character , String> mapping){BitSet bs = new BitSet();int idx = 0 ;for(char c : input.toCharArray()){String code = mapping.get(c);char[] charArray = code.toCharArray();for(int i = charArray.length - 1 ; i >= 0 ; i-- ){bs.set(idx++ , charArray[i] == '1');}}Iterator<Map.Entry<Character, String>> iterator = mapping.entrySet().iterator();// max 的作用是保存 Huffman 编码的最大长度，使用 max + 1 长度的连续为 1 的比特位作为结尾int max = 0 ;while (iterator.hasNext()) {Map.Entry<Character, String> next = iterator.next();if(max < next.getValue().length()){max = next.getValue().length();}}// 设置结尾字符for (int i = 0; i < max+1; i++) {bs.set(idx++ , true);}return new Info(max+1 , bs) ;}// 返回的信息体，max 是结束比特位的长度。// BitSet 是字符串转码后的比特数据public static class Info{public int max ;public BitSet bs ;public Info(int m , BitSet b){max = m ;bs = b ;}}
}解码
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.BitSet;
import java.util.Map;public class HuffmanDecoder {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HuffmanDecoder.class);public static String decode(HuffmanEncoder.Info info, Map<Integer, Character> mapping){StringBuilder sb = new StringBuilder();int sum = 0 ;int i = 0 ;int j = 0 ;int end = 0 ;for (int k = 0; k < info.max; k++) {end += (1 << k);}while(i < info.bs.length()) {sum += (info.bs.get(i)? 1<<j : 0);j++;// j 表示了当前比特的位数，当 >= max -1 的时候，才能解码// 避免混淆，例如，111 和 011 ，当读完 11 后，第三个 1 没读取，此时转化为 10 进制为 3 ，正好和 011 相等，// 这种情况就出现问题，所以一定要判断一下是否大于 info.max -1 if(mapping.containsKey(sum) && j >= info.max-1){sb.append(mapping.get(sum));sum = 0 ;j = 0 ;}// 判断是否等于结束字符。if(sum == end){break ;}i++;}return sb.toString();}
}
