huffman的压缩原理和压缩过程

压缩原因
1.文件太大,节省空间
2.提高数据在网络上传输的效率
3.对数据起到保护作用---加密
文件压缩类型
无损压缩:源文件被压缩之后,可以通过解压缩还原成与源文件相同的格式
有损压缩:源文件被压缩之后,解压缩无法还原成与源文件相同,但识别其内容没有影响,多用于语音,图片,视频压缩
基于Huffman树的压缩如何实现
通过Huffman编码实现,字符一般都是以字节存储的,通过编码转换为二进制编码(1字节=8比特位)
首先,什么是Huffman树
给定N个权值作为N个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。
例如:给定权值为1(A),3(B),5(C),7(D)四个节点,构建Huffman树
huffman的压缩原理和压缩过程
Huffman压缩原理--基于Huffman编码
以字符串中每个字符出现的次数为权值构建Huffman树
从根节点开始,左分支为0,右分支为1,如上图
所有权值节点都在叶子节点位置,遍历每条到叶子节点的路径获取字符的编码

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举个栗子:ABBBCCCCCDDDDDDD
Huffman编码:
A:100
B:101
C:11
D:0

原理就是这么简单,一个字符占一个字节,现在用二进制编码代替之后,一个字符只占三位,也就是说一个字节可以表示两三个字符,所以说一次压缩,就会节省很多字节,也就起到了压缩的作用。
项目中最重要的是三点
创建Huffman树

1 先用权值创建n棵只有根节点的二叉树森林【意思是先创建n个节点】
2 选取根节点权值最小的二叉树构建新的二叉树【建小堆,新二叉树根节点权值为左右子树的根节点权值之和】【用到了priority_queue优先级队列】
3 删除使用的两棵根节点权值较小的二叉树
4 将新创建的二叉树添加到二叉树森林中
接下来2-4循环继续,直到二叉树森林中只有一棵二叉树则Huffman树创建成

文件压缩过程:

1读取源文件,读取源文件中每个字符出现的次数
2 以每个字符出现的次数作为权值,创建huffman树:小堆--优先级队列
3 通过huffman树找每个字符对应的编码
4 用每个字符的新编码重新对源文件进行改写【翻译的过程】

文件解压缩的过程:

  1. 从压缩文件中获取源文件的后缀
  2. 从压缩文件中获取字符次数的总行数
  3. 获取每个字符出现的次数
  4. 重建huffman树
  5. 解压压缩数据
        a. 从压缩文件中读取一个字节的获取压缩数据ch
        b. 从根节点开始,按照ch的8个比特位信息从高到低遍历huffman树:该比特位是0,取当前节点的左孩子,否则取右孩子,直到遍历到叶子节点位置,该字符就被解析成功,将解压出的字符写入文件,如果在遍历huffman过程中,8个比特位已经比较完毕还没有到达叶子节点,从a开始执行
         c. 重复以上过程,直到所有的数据解析完毕。

写代码当中碰到的一些主要的问题,我将这些总结起来:

1.编译的时候:
刚开始写的时候测试发现如果压缩文件中出现了中文,程序就会崩溃,最后发现是数组越界的错误,因为如果只是字符,它的范围是-128~127,程序中使用char类型为数组下标(0~127),所以字符没有问题. 但是汉字的编码是两个字节,所以可能会出现越界,

解决方法:就是将char类型强转为unsigned char,下标可表示范围为0~255.

2.解压缩的时候
有些特殊字符在处理需要注意一下,比如'\n',我的程序中Getline()函数就是读取一行字符,但是若是该字符本身就是一个'\n'呢? 这就非常的棘手了. 因为解压缩之后出现了乱码

解决方法:读取压缩文件时若读到了'\n',则说明该字符就是'\n',应该继续读取它的次数

3.运行的时候:
发现文件篇幅很长的时候,只能压缩和解压缩一部分,是因为字符长度的设定太小

解决方法:_count长度设为unsigned long long类型

4.还有许多大大小小的问题等等
压缩率

文件类型源文件大小压缩后大小压缩率
word文档31.5KB32.1KB1.02
音频文件29.8 MB29.8MB0.99
视频文件20.7MB20.7MB0.99


新闻标题:huffman的压缩原理和压缩过程
文章网址:http://ybzwz.com/article/pdechs.html