大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
一、需求分析
现在许多实际问题抽象出来的数据结构往往都是二叉树的形式。哈夫曼编码可以对日常数据量很大的数据，进行数据压缩技术来实现存储和传输。
所以在本程序中，需要构造一棵二叉树来存储一大串字符串，对给构造出来的树进行编码，再由已经编好的哈夫曼编码对给定的字符串进行编码，之后对编码的字符串进行解码，最后比较编/解码前后字符串是否相同。
二、设计方案
1、流程
第一，统计频率。计算给定字符串字符出现的频率；结果用map来存储，其中key=字符，value=出现次数。
第二，构造二叉树。把字符出现的频率当作树的权重，构造一棵二叉树。
第三，编造哈夫曼编码。根据二叉树，对每个叶节点进行编码；结果用map来储，其中key=叶节点，value=编码。
第四，编码。根据哈夫曼编码，对给定字符进行编码，返回结果字符串。
第五，解码。对字符串的编码进行解码，返回结果字符串；比较前后数据。
2、方法列表
定义节点类 | HTNode.java |
|---|---|
统计字符串频率 | public static Map<Character,Integer> computeCharCount(String text) |
构造二叉树 | public static HTNode buildTree(List<HTNode> nodes) |
编造哈夫曼编码 | public static Map<Character, String> getCode(HTNode tree) |
编码 | public static String encode(String text, Map<Character, String> code) |
解码 | public static String decode(String text, Map<Character, String> code) |
三、关键算法实现
1、定义节点类（HTNode）
（1）设置节点属性。定义成员变量，存放节点的数据、编码、权重、左孩子、右孩子、是否为叶子节点。
（2）编写成员变量的get、set方法。因为成员变量为私有属性，在其他类里不能直接操作，要通过调用get、set操作。
2、统计字符串中字符出现的次数
（1）把字符串作为实参，传入函数
（2）new一个map对象。map.key=字符，map.value=出现次数
（3）遍历字符串，通过map.containsKey(key)方法，判定字符在map中是否存在。如果存在，让其value 1；否则，将字符和其个数(1)存放到map中。
3、构造二叉树
（1）对节点的属性进行初始化设置，将每个节点存入链表nodes中。把nodes作为实参，传入函数。
（2）根据节点的权重从小到大排序。
（3）每一次取权重最小的节点，定义一个parent节点，将这两个节点作为parent的左右孩子，设置parent不为叶节点，从链表中移除两个节点，将parent节点放入链表。
（4）最后，链表里只剩根节点结束循环，返回根节点。
4、计算哈夫曼编码
（1）将返回的根节点作为实参传入函数。
（2）创建队列，将根节点存放在队列中；创建map，key=叶节点，value=编码。
（3）遍历队列，队列不为空时，使用poll()方法获取并移除队列的头。
（4）判定该节点是否为叶子节点。如果是将叶节点的数据和编码存入map；否则，判断是否有左右孩子，左孩子编码 0，右孩子编码 1。将左右孩子节点放入队列。
（5）直至所以叶节点都被找出，循环结束，反面结果集map对象。
5、对给定字符进行编码
（1）将上一步返回的map对象（对照表：存放叶节点及其编码）和给定的字符串作为实参传入函数。
（2）遍历字符串。将字符串中的每一个字符，作为map的key，通过map.get(key)获取到对应的value，将每一个value值存入字符串str中，返回str。
6、对编码好的字符串，进行解码
（1）将字符串的编码和map对象（对照表：存放叶节点及其编码）作为实参传入函数。
（2）创建队列，将字符串每个字符存入队列。
（3）定义一个临时字符串tmp、结果字符串result。
（4）遍历队列，通过peek获取队列的头，将其中追加到临时变量tmp中。遍历对照表map，获取map中的key和value。
（5）判断tmp是否与对照表中的值相同。如果相同，将对照表中的key存入结果字符串result中，清空tmp，移除队列的头；如果不同，接着往tmp中缀加队列中的元素，和value进行比较，直到有相同时。
四、测试数据
1、统计字符出现频率
2、构造二叉树
3、每个字符对应的哈夫曼编码
4、对给定字符串进行编码
5、对编码的字符串进行解码
五、遇到的问题与解决方法
问题：按照节点的权重从小到大排序。nodes.sort(bull)报错。
原因：jdk1.6支持nodes.sort(null)这条语句，可以进行排序；但我的电脑装的是jdk1.7，所以要使用Collections包装类，调用其中的sort()方法才可以进行排序。
收获：为了解决这个，我上网搜了很多java关于排序的方法，明白了使用这个排序的原理。要想实现按权重排序的功能，首先需要实现Comparable接口；其次要重写compareTo方法，在这个方法里面设置排序规则。
源程序：
代码语言：javascript复制package 哈夫曼树;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Queue;
/**
* 哈夫曼树实现
*
*/
public class HuffmanTree {
public static void main(String[] args){
String data = "In computer science and information theory, "
"a Huffman code is a particular type of optimal prefix code that is commonly used for lossless data compression. "
"The process of finding and/or using such a code proceeds by means of Huffman coding, "
"an algorithm developed by David A. Huffman while he was a Ph.D. student at MIT, and published in the 1952 paper "
""A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes".[1] "
"The output from Huffman's algorithm can be viewed as a variable-length code table for encoding a source symbol "
"(such as a character in a file). The algorithm derives this table from the estimated probability or frequency of occurrence"
" (weight) for each possible value of the source symbol. As in other entropy encoding methods, more common symbols are generally "
"represented using fewer bits than less common symbols. Huffman's method can be efficiently implemented, "
"finding a code in linear time to the number of input weights if these weights are sorted.[2] However, "
"although optimal among methods encoding symbols separately, Huffman coding is not always optimal among all compression methods.";
//首先对字符串中的字符出现次数进行统计
Map<Character, Integer> chars = computeCharCount(data);
System.out.println("【字母频率：】" chars);
ArrayList<HTNode> nodes = new ArrayList<>();
//把每个节点存入链表nodes
for(Character c : chars.keySet()){
HTNode node = new HTNode();
node.setData(c);
node.setWeight(chars.get(c));
node.setLchild(null);
node.setRchild(null);
node.setLeaf(true);
nodes.add(node);
}
//建造二叉树，tree为返回的根节点
HTNode tree = buildTree(nodes);
System.out.println("【树结构：】" tree.toString());
System.out.println("【树权重：】" tree.getWeight());
//对节点进行编码
Map<Character, String> map_code = getCode(tree);
for(Character c : map_code.keySet()){
System.out.println("字符'" c "'的哈夫曼编码：" map_code.get(c));
}
String text = "In computer science and information theory";
//根据已编好码的字符，对上面字符串进行编码（a--->0111）
String coded = encode(text,map_code);
System.out.println("字符串:" text);
System.out.println("被编码为：" coded);
//根据编码，进行解码（0111-->a）
String oriText = decode(coded,map_code);
System.out.println("编码：" coded);
System.out.println("被解码为：" oriText);
System.out.println("比较结果：" oriText.equals(text));
}
/**
* 根据初始的结点列表，建立哈夫曼树，
* 并生成哈夫曼编码，保存在当前类的code对象中，
* 生成的树根结点，被保存在当前类的tree对象中。
* 可以反复生成哈夫曼树，每次重新构建树，将更新编码
* @param nodes
* @return
*/
public static HTNode buildTree(List<HTNode> nodes) {
while (nodes.size() > 1) {
Collections.sort(nodes);
// nodes.sort(null);
HTNode first = nodes.get(0);
HTNode second = nodes.get(1);
HTNode parent = new HTNode();
parent.setLchild(first);
parent.setRchild(second);
parent.setWeight(first.getWeight() second.getWeight());
parent.setLeaf(false);//设置不为叶节点
nodes.remove(0);
nodes.remove(0);// 需要删除两次
nodes.add(parent);
}
return nodes.get(0);
}
/**
* 根据已建立的哈夫曼树根结点，生成对应的字符编码，
* 字符编码应为0，1字符串
* @param tree
* @return
*/
public static Map<Character, String> getCode(HTNode tree) {// 获取字符编码
// TODO
Map<Character, String> code = new HashMap<Character, String>();
Queue que = new LinkedList();// 创建队列链表
que.add(tree);
while (!que.isEmpty()) {//当队列不为空
HTNode front = (HTNode) que.poll();// 获取并移除此队列的头
String front_huffman = front.getHuffmancode();// 获取对应哈夫曼节点的编码
if (front.isLeaf()) {
code.put(front.getData(), front_huffman);// 如果是叶节点则直接放入数据和编码
} else {
if (front.getLchild() != null) {
front.getLchild().setHuffmancode(front_huffman "0");
}
if (front.getRchild() != null) {
front.getRchild().setHuffmancode(front_huffman "1");
}
que.add(front.getLchild());
que.add(front.getRchild());
}
}
return code;
}
/**
* 统计字符串中字符出现的频率
* @param text
* @return
*/
public static Map<Character, Integer> computeCharCount(String text) {
// TODO
Map<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();
// 把字符串传入数组
char[] chararray = text.toCharArray();
for (int i = 0; i < chararray.length; i ) {
if (map.containsKey(chararray[i])) {
int value = map.get(chararray[i]);
map.put(chararray[i], value 1);
} else {
map.put(chararray[i], 1);
}
}
return map;
}
/**
* 使用指定的huffman编码来对文本进行编码
* @return
*/
public static String encode(String text, Map<Character, String> code) {
char[] chararray = text.toCharArray();
String str = "";
for (int i = 0; i < chararray.length; i ) {
str = code.get(chararray[i]);
}
return str;
}
/**
* 使用预先建立好的huffman树，
* 对编码后的文本进行解码
* @param text
* @return
*/
public static String decode(String text, Map<Character, String> code) {
Queue que = new LinkedList();
char[] chararray = text.toCharArray();
for (int i = 0; i < chararray.length; i ) {
que.add(chararray[i]);
}
String tmp = "";
String result = "";
//当队列不为空时
while (!que.isEmpty()) {
String tou = "" que.peek();
tmp = tou;
for(Character key : code.keySet()){
String value = code.get(key);
if (tmp.equals(value)) {
result = key;
tmp = "";
}
}
que.poll();
}
return result;
}
}package 哈夫曼树;
public class HTNode implements Comparable<HTNode>{
public enum Code{
ZERO('0'), ONE('1');
private char code;
private Code(char c){
this.code = c;
}
public char getCode(){
return code;
}
}
//哈夫曼树的叶子结点数据
private char data;
//结点的编码，只有0和1两种可能
private Code code;
private double weight;
private HTNode lchild;
private HTNode rchild;
private boolean isLeaf;
//存放编码的字符串
private String huffmancode = "";
public String getHuffmancode() {
return huffmancode;
}
public void setHuffmancode(String huffmancode) {
this.huffmancode = huffmancode;
}
public char getData() {
return data;
}
public void setData(char data) {
this.data = data;
}
public double getWeight() {
return weight;
}
public void setWeight(double weight) {
this.weight = weight;
}
public HTNode getLchild() {
return lchild;
}
public void setLchild(HTNode lchild) {
this.lchild = lchild;
}
public HTNode getRchild() {
return rchild;
}
public void setRchild(HTNode rchild) {
this.rchild = rchild;
}
public boolean isLeaf() {
return isLeaf;
}
public void setLeaf(boolean isLeaf) {
this.isLeaf = isLeaf;
}
public Code getCode() {
return code;
}
public void setCode(Code code) {
this.code = code;
}
@Override
public int compareTo(HTNode o) {
if(this.weight<o.weight){
return -1;
}else{
return 1;
}
}
@Override
public String toString() {
return "HTNode [data=" data ", code=" code ", weight=" weight
", lchild=" lchild ", rchild=" rchild ", isLeaf="
isLeaf ", huffmancode=" huffmancode "]";
}
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