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Huffman树与编码

2024-10-01 14:04:39   215人阅读

带权路径最小的二叉树称为最优二叉树或Huffman（哈夫曼树）。

Huffman树的构造

将节点的权值存入数组中，由数组开始构造Huffman树。初始化指针数组，指针指向含有权值的孤立节点。

b = malloc(n*sizeof(BTreeNode));
for (i = 0; i < n; i++)     {
    b[i] = malloc(sizeof(BTreeNode));
    b[i]->data  = http://www.mamicode.com/a[i];>

数组b中的指针可以理解为二叉树的根指针。

进行n - 1次循环建立Huffman树

选择b中根节点权值最小的两棵二叉树作为左右子树组成新的二叉树，新二叉树的根节点权值为两颗二叉树根节点权值的和。

将新二叉树添加到b中，并从b中删除原来的两棵二叉树。当b中只有一棵树时终止循环。

int k1 = -1, k2;
for (j = 0; j < n; j++)
//让k1初始指向森林中第一棵树，k2指向第二棵
{
    if (b[j] != NULL && k1 == -1)
    {
        k1 = j;
        continue;
    }
    if (b[j] != NULL)
    {
        k2 = j;
         break;
    }
}
for (j = k2; j < n; j++)
//从当前森林中求出最小权值树和次最小权值树
{
    if (b[j] != NULL)
    {
    if (b[j]->data < b[k1]->data)
    {
        k2 = k1;
        k1 = j;
    }
    else if (b[j]->data < b[k2]->data)
        k2 = j;
    }
}
//由最小权值树和次最小权值树建立一棵新树，q指向树根结点
q = malloc(sizeof(BTreeNode));
q->data = http://www.mamicode.com/b[k1]->data + b[k2]->data;>

Huffman编码与解码

首先给出求带权路径的递归实现:

double WeightPathLength(BTreeNode* FBT, int len) { //len = 0
    if (FBT == NULL) {//空树返回0
        return 0;
    }
    else
    {
        if (FBT->left == NULL && FBT->right == NULL)//访问到叶子结点
            return FBT->data * len;
        else //访问到非叶子结点，进行递归调用，返回左右子树的带权路径长度之和，len递增
            return WeightPathLength(FBT->left,len+1)+WeightPathLength(FBT->right,len+1);
    }
}

上述算法实际上通过双递归遍历了Huffman树。

改进上述算法得到求哈夫曼编码的实现：

static int index = 0;
char *c;
void HuffManCoding(FILE *fp, BTreeNode* FBT, int len)//len初始值为0
{
    static int a[10];//定义静态数组a，保存每个叶子的编码，数组长度至少是树深度减一
    if (FBT != NULL)//访问到叶子结点时输出其保存在数组a中的0和1序列编码
    {
        if (FBT->left == NULL && FBT->right == NULL)
        {
            int i;
            fprintf(fp,"%c %d:",c[index++],FBT->data);
            for (i = 0; i < len; i++)
                fprintf(fp,"%d", a[i]);
           fprintf(fp,"\n");
        }
        else//访问到非叶子结点时分别向左右子树递归调用，并把分支上的0、1编码保存到数组a
        {   //的对应元素中，向下深入一层时len值增1
            a[len] = 0;
            HuffManCoding(fp, FBT->left, len + 1);
            a[len] = 1;
            HuffManCoding(fp, FBT->right, len + 1);
        }
    }
}

节点的Huffman编码由它在Huffman树中的位置决定。从根节点到任意节点有且仅有一条路径，且路径可以唯一确定节点。因此规定从左子结点经过编码为0，从右子结点经过编码为1，路径序列作为编码。

由Huffman树和Huffman编码的性质可知，Huffman编码是一种不等长编码。在构造过程中，两个权值较小的节点生成一棵新的二叉树，根节点的权值为左右子节点的和，并不实际代表字符。也就是说，较短的编码不可能是较长编码的前缀。

Huffman树从叶子到根构造，靠近根的字符节点权值与几个靠近叶子的节点权值和相近，故而靠近根的字符节点权值较高即编码较短。

解码过程可以由字符串匹配来完成：

//Decoding
for(i = 0; code[i]; i++) {
    for (j = 0; j < n; j++) {
        t = 1;
        for (k = 0; coding[j][k]; k++) {
            if (code[i + k] != coding[j][k]) {
                t = 0;
                break;
            }
        }
        if (t == 1) {
            append(out,c[j]);
            i = i + k - 1;
            break;
        }
    }
}
printf("%s\n",out);
//Huffman.c
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>

typedef struct
{
    int data;
    struct BTreeNode* left;
    struct BTreeNode* right;
}BTreeNode;

#define M 32
char coding[M][M];

BTreeNode* CreateHuffman(int a[], int n)
{
    int i, j;
    BTreeNode **b, *q;
    b = malloc(n*sizeof(BTreeNode));
    for (i = 0; i < n; i++)     {
        b[i] = malloc(sizeof(BTreeNode));
        b[i]->data  = http://www.mamicode.com/a[i];"%c %d:",c[index++],FBT->data);
                for (i = 0; i < len; i++)
                    fprintf(fp,"%d", a[i]);
               fprintf(fp,"\n");
            }
            else {  
                a[len] = 0;
                HuffManCoding(fp, FBT->left, len + 1);
                a[len] = 1;
                HuffManCoding(fp, FBT->right, len + 1);
            }
        }
}

void append(char *str, char ch) {
    int i;
    for (i = 0; str[i];i++);
    str[i] = ch;
    str[i+1] = ‘\0‘;
}

int main()
{
    int i, j, k, n, t;
    int* arr;
    char ch, in[M] = {‘\0‘}, code[M*M] = {‘\0‘}, out[M] = {‘\0‘};
    BTreeNode* fbt;
    FILE *fp;

    //Input
    freopen("test.in","r",stdin);
    scanf("%d", &n);
    arr = (int *)malloc(n * sizeof(int));
    c   = (char *)malloc(n * sizeof(char));
    arr[0] = 186;
    c[0] = ‘ ‘;
    //原谅楼主这里偷懒，空格字符的输入有点麻烦所以直接写入了
    for (i = 1; i < n; i++) {
        getchar();
        scanf("%c %d",&c[i],&arr[i]);
    }

    //huffman coding
    fbt = CreateHuffman(arr, n);
    fp = fopen("code.txt","w");
    HuffManCoding(fp, fbt, 0);
    fflush(fp);

    //Encoding
    fp = fopen("code.txt","r");
    for (i = 0; i < n; i++) {
       fgetc(fp);
       fscanf(fp,"%c %d:%s", &t, &ch, &coding[i]);
    }
    fp = fopen("src.in","r");
    fscanf(fp, "%s", in);
    for (i = 0; in[i]; i++) {
        for (j = 0; j < n; j++) {
            if (c[j] == in[i]) {
                strcat(code,coding[j]);
            }
        }
    }
    printf("%s\n",code);

    //Decoding
    for(i = 0; code[i]; i++) {
        for (j = 0; j < n; j++) {
            t = 1;
            for (k = 0; coding[j][k]; k++) {
                if (code[i + k] != coding[j][k]) {
                    t = 0;
                    break;
                }
            }
            if (t == 1) {
                append(out,c[j]);
                i = i + k - 1;
                break;
            }
        }
    }
    printf("%s\n",out);
    return 0;
}

测试数据：

test.in：

27
a 4
b 13 
c 22 
d 32 
e 103 
f 21 
g 15 
h 47 
i 57 
j 1 
k 5 
l 32 
m 20 
n 57
o 63 
p 15 
q 1 
r 48 
s 51 
t 80 
u 23 
v 8 
w 18 
x 1 
y 16 
z 1

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