허프만 - 코드 알고리즘
4225 단어 algorithms
그것을 배우면 힙, 트리 및 데이터 압축 알고리즘에 대한 지식을 얻는 데 도움이 됩니다.
다음은 스크래치 형태로 구현하는 간단한 방법입니다.
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.BitSet;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
public class HEncoder {
private HashMap<Character, String> encoder = new HashMap<>();
private HashMap<String, Character> decoder = new HashMap<>();
private static class Node{
Character data;
int freq;
Node left;
Node right;
private static final NodeComparator Ctor = new NodeComparator();
private static class NodeComparator implements Comparator<Node>{
@Override
public int compare(Node o1, Node o2) {
// TODO Auto-generated method stub
return o2.freq - o1.freq;
}
}
}
// 1. freq map
// 2. prepare the heap from keyset
// 3. prepare tree - remove two, merge, add it back
// 4. traverse
public HEncoder(String feeder){
// 1. freq map
HashMap<Character, Integer> fm = new HashMap<>();
for(int i = 0; i < feeder.length(); i++){
char ch = feeder.charAt(i);
if(fm.containsKey(ch)){
fm.put(ch, fm.get(ch) + 1);
} else {
fm.put(ch, 1);
}
}
// 2. create the heap
PriorityQueue<Node> heap = new PriorityQueue<>(Node.Ctor);
ArrayList<Character> keys = new ArrayList<>(fm.keySet());
for(Character key: keys){
Node node = new Node();
node.data = key;
node.freq = fm.get(key);
heap.add(node);
}
// 3. create the binary tree - remove two, merge, put it back till size is 1
while(heap.size() != 1){
Node one = heap.removeHP();
Node two = heap.removeHP();
Node merged = new Node();
merged.freq = one.freq + two.freq;
merged.left = one;
merged.right = two;
heap.add(merged);
}
// 4. traverse the tree
Node finalNode = heap.removeHP();
traverse(finalNode, "");
}
private void traverse(Node node, String osf) {
// work
if(node.left == null && node.right == null){
encoder.put(node.data, osf);
decoder.put(osf, node.data);
return;
}
traverse(node.left, osf + "0");
traverse(node.right, osf + "1");
}
public String compress(String str) throws Exception {
String rv = "";
for(int i = 0; i < str.length(); i++){
rv += encoder.get(str.charAt(i));
}
byte[] barr = null;
if(rv.length() % 8 == 0){
barr = new byte[rv.length() / 8];
} else {
barr = new byte[rv.length() / 8 + 1];
}
int counter = 0;
for(int i = 0; i < rv.length(); ){
barr[counter] = (byte)Integer.parseInt(rv.substring(i, Math.min(i + 8, rv.length())), 2);
counter++;
i = i + 8;
}
Path path = Paths.get("E:\\1.obj");
Files.write(path, barr);
return rv;
}
public String decompress(String str) throws Exception{
Path path = Paths.get("E:\\1.obj");
byte[] arr = Files.readAllBytes(path);
for(int i = 0; i < arr.length; i++){
str += String.format("%8s", Integer.toBinaryString(arr[i] & 0xFF)).replace(' ', '0');
}
String rv = "";
String code = "";
for(int i = 0; i < str.length(); i++){
code += str.charAt(i);
if(decoder.containsKey(code)){
rv += decoder.get(code);
code = "";
}
}
return rv;
}
}
Reference
이 문제에 관하여(허프만 - 코드 알고리즘), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://dev.to/guptavandana/huffman-coder-algorithm-381p텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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