赫夫曼编码
哈夫曼编码规则

哈夫曼编码规则
哈夫曼编码规则
1、哈夫曼编码是一种可变长编码形式,它采用不同字符长度的“0”和“1”序列来表示不同字符,它将字符的编码长度按出现概率的比例调整,是一种比较科学的字符编码规则;
2、哈夫曼编码使用“0”和“1”来表示,“0”表示左子节点,“1”表示右子节点,字符的哈夫曼编码就是从根节点到该字符叶子节点所经历的“0”和“1”的序列;
3、哈夫曼编码编码步骤如下:
(1)根据字符的出现概率,对字符进行排序;
(2)把出现概率最小的两个字符,得到一个新的结点;
(3)把新的结点的出现概率,放到原来字符出现概率的序列中;
(4)重复执行步骤(2)和(3),直到出现一棵树;
(5)由根节点到每个叶子节点,按照“0”和“1”来编号;
(6)计算所有字符的编码长度;
(7)根据所获得的编码长度,按照“0”和“1”来布置字符,最后获得哈夫曼编码。
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哈夫曼编码python

哈夫曼编码python一、什么是哈夫曼编码?哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种可变长度编码(Variable Length Code),它可以将不同长度的字符编码成等长的二进制串,从而实现数据压缩的目的。
哈夫曼编码是由David A. Huffman在1952年发明的,它是一种贪心算法,可以得到最优解。
二、哈夫曼编码原理1.字符频率统计在进行哈夫曼编码之前,需要先统计每个字符出现的频率。
通常使用一个字典来存储每个字符和其出现的次数。
2.构建哈夫曼树根据字符出现频率构建一个二叉树,其中频率越高的字符离根节点越近。
构建过程中需要用到一个优先队列(Priority Queue),将每个节点按照频率大小加入队列中,并将队列中前两个节点合并为一个新节点,并重新加入队列中。
重复这个过程直到只剩下一个节点,即根节点。
3.生成哈夫曼编码从根节点开始遍历哈夫曼树,在遍历过程中,左子树走0,右子树走1,直到叶子节点。
将路径上经过的0和1分别表示为0和1位二进制数,并把这些二进制数拼接起来,就得到了该字符的哈夫曼编码。
三、哈夫曼编码Python实现下面是一个简单的Python实现:1.字符频率统计```pythonfrom collections import Counterdef get_char_frequency(text):"""统计每个字符出现的频率"""return Counter(text)```2.构建哈夫曼树```pythonimport heapqclass HuffmanNode:def __init__(self, char=None, freq=0, left=None, right=None): self.char = charself.freq = freqself.left = leftself.right = rightdef __lt__(self, other):return self.freq < other.freqdef build_huffman_tree(char_freq):"""根据字符频率构建哈夫曼树"""nodes = [HuffmanNode(char=c, freq=f) for c, f inchar_freq.items()]heapq.heapify(nodes)while len(nodes) > 1:node1 = heapq.heappop(nodes)node2 = heapq.heappop(nodes)new_node = HuffmanNode(freq=node1.freq+node2.freq, left=node1, right=node2)heapq.heappush(nodes, new_node)return nodes[0]```3.生成哈夫曼编码```pythondef generate_huffman_codes(node, code="", codes={}): """生成哈夫曼编码"""if node is None:returnif node.char is not None:codes[node.char] = codegenerate_huffman_codes(node.left, code+"0", codes) generate_huffman_codes(node.right, code+"1", codes)return codes```四、使用哈夫曼编码进行压缩使用哈夫曼编码进行压缩的方法很简单,只需要将原始数据中的每个字符用对应的哈夫曼编码替换即可。
哈夫曼编码的解码过程

哈夫曼编码的解码过程哈夫曼编码是一种被广泛应用于数据压缩领域的编码算法。
它通过构建一棵特殊的二叉树来实现对源数据的编码和解码。
在编码过程中,哈夫曼编码根据源数据的频率分配较短的编码给出现频率较高的字符,相反地,给出现频率较低的字符分配较长的编码,从而有效地减小编码后的数据长度。
而解码过程则是将编码后的数据转换为原始数据的过程。
一、哈夫曼编码的基本原理哈夫曼编码的基本原理是根据字符出现的频率来构建一棵哈夫曼树,以实现对字符的编码和解码。
具体步骤如下:1. 统计字符的频率:首先,需要对待编码的源数据进行扫描,并统计每个字符的出现频率。
通常可以使用哈希表等数据结构来记录字符及其对应的频率。
2. 构建哈夫曼树:根据字符的频率,构建一棵哈夫曼树。
构建哈夫曼树的算法可以采用贪心策略,即每次选择频率最小的两个节点合并,直到所有节点合并完毕,最终形成哈夫曼树。
3. 生成编码表:按照哈夫曼树的结构,为每个字符生成对应的编码。
从哈夫曼树的根节点开始,向左子树路径走一步表示编码位为0,向右子树路径走一步表示编码位为1,直到叶子节点,即可得到该字符的编码。
编码表可以使用哈希表等数据结构来存储字符和对应的编码。
4. 进行编码:将待编码的源数据字符根据编码表进行编码,生成对应的哈夫曼编码序列。
编码后的数据长度通常会显著减小,实现数据的压缩。
二、哈夫曼编码的解码过程哈夫曼编码的解码过程是将编码后的数据序列转换回原始数据的过程。
具体步骤如下:1. 读取编码序列:从编码后的数据中逐个读取编码位,直到读取到一个有效的编码。
2. 遍历哈夫曼树:从哈夫曼树的根节点开始,根据读取到的编码位,按照0表示左子树,1表示右子树的规则,不断遍历哈夫曼树,直到达到叶子节点。
3. 生成解码字符:在遍历过程中,若到达叶子节点,则表示找到了一个字符,将该字符输出。
然后重置遍历位置,继续读取编码序列,重复上述步骤,直至解码完成。
通过以上步骤,哈夫曼编码的解码过程完成,将编码后的数据序列转换回原始数据。
哈夫曼编码(HuffmanCoding)

哈夫曼编码(HuffmanCoding)
哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,可变字长编码(VLC)的一种。
Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码)。
哈夫曼编码,主要目的是根据使用频率来最大化节省字符(编码)的存储空间。
简易的理解就是,假如我有A,B,C,D,E五个字符,出现的频率(即权值)分别为5,4,3,2,1,那么我们第一步先取两个最小权值作为左右子树构造一个新树,即取1,2构成新树,其结点为1+2=3,如图:
虚线为新生成的结点,第二步再把新生成的权值为3的结点放到剩下的集合中,所以集合变成{5,4,3,3},再根据第二步,取最小的两个权值构成新树,如图:
再依次建立哈夫曼树,如下图:
其中各个权值替换对应的字符即为下图:
所以各字符对应的编码为:A->11,B->10,C->00,D->011,E->010
霍夫曼编码是一种无前缀编码。
解码时不会混淆。
其主要应用在数据压缩,加密解密等场合。
如果考虑到进一步节省存储空间,就应该将出现概率大(占比多)的字符用尽量少的0-1进行编码,也就是更靠近根(节点少),这也就是最优二叉树-哈夫曼树。
哈夫曼树的编码和解码

哈夫曼树的编码和解码是哈夫曼编码算法的重要部分,下面简要介绍其步骤:
1. 编码:
哈夫曼编码是一种变长编码方式,对于出现频率高的字符使用较短的编码,而对于出现频率低的字符使用较长的编码。
具体步骤如下:(1)根据字符出现的频率,构建哈夫曼树。
频率相同的字符,按照它们在文件中的出现顺序排列。
(2)从哈夫曼树的叶子节点开始,从下往上逐步进行编码。
对于每个节点,如果该节点有左孩子,那么左孩子的字符编码为0,右孩子的字符编码为1。
如果该节点是叶子节点,则该节点的字符就是它的编码。
(3)对于哈夫曼树中的每个节点,都记录下它的左孩子和右孩子的位置,以便后续的解码操作。
2. 解码:
解码过程与编码过程相反,具体步骤如下:
(1)从哈夫曼树的根节点开始,沿着路径向下遍历树,直到找到一个终止节点(叶节点)。
(2)根据终止节点的位置信息,找到对应的字符。
(3)重复上述步骤,直到遍历完整个编码序列。
需要注意的是,哈夫曼编码是一种无损压缩算法,解压缩后的数据与原始数据完全相同。
此外,由于哈夫曼编码是一种变长编码方式,因此在解码时需要从根节点开始逐个解码,直到解码完成。
哈夫曼编码算法详解

哈夫曼编码算法详解在计算机科学中,哈夫曼编码是一种压缩算法,也叫做霍夫曼编码,是由霍夫曼(Huffman)在1952年首创的。
霍夫曼编码是一种无损压缩算法,可以对文本文件、音频文件、图像文件等各种类型的文件进行压缩。
1. 哈夫曼编码的原理哈夫曼编码是基于频率统计的思想,通过统计每个字符在文件中出现的频率,选择出现频率最高的字符,将其映射为一组比特位,出现频率较低的字符则映射为比高的比特位,从而实现对文件的压缩。
通过哈夫曼编码,可以将文件压缩到原始大小的一半甚至更小。
2. 哈夫曼编码的实现哈夫曼编码的实现需要进行几个步骤:2.1 统计字符的出现频率从文件中读取字符,统计每个字符在文件中出现的次数,可以使用一个数组或字典来保存每个字符的出现次数。
对于英文文本来说,出现频率最高的字符是空格,其次是字母“e”。
2.2 构建哈夫曼树将所有的字符按照出现频率从小到大排序,选出出现频率最小的两个字符作为左右子节点,其父节点的出现频率为左右子节点出现频率之和。
重复这个过程,直到节点数为1,这样就得到了一棵哈夫曼树。
2.3 生成哈夫曼编码从哈夫曼树的根节点开始,遍历所有的节点,将左子节点标记为0,将右子节点标记为1,将所有的叶子节点的字符和对应的哈夫曼编码保存到一个字典中。
最终得到了每个字符对应的哈夫曼编码。
2.4 进行压缩将文件中每个字符替换为对应的哈夫曼编码,然后将所有的哈夫曼编码拼接成一个二进制数,在最后不足8位的位置补零,将其存储到文件中。
这样就完成了文件的压缩。
3. 哈夫曼编码的优点哈夫曼编码具有以下优点:3.1 压缩率高由于哈夫曼编码是根据不同字符的出现频率来进行编码的,出现频率高的字符用较短的编码表示,出现频率低的字符用较长的编码表示,能够最大限度地减少文件的大小,从而达到高的压缩率。
3.2 唯一解哈夫曼编码是通过构建哈夫曼树来得到每个字符对应的编码,哈夫曼树的构建是唯一的,因此哈夫曼编码也是唯一的。
《信息论与编码》第5章哈夫曼编码

什么是哈夫曼编码方法
1952年由美国计算机科学家戴维· 哈夫曼先生提出 是一种数据压缩技术 该方法依据字符出现的概率进行编码 ,其基本思想为: 出现概率高的字符使用较短的编码 出现概率低的则使用较长的编码 使编码之后的码字的平均长度最短
哈夫曼编码方法
哈夫曼编码方法包含两个过程
哈夫曼编码方法包含两个过程
编码过程和译码过程
编码过程 译码过程
构建哈夫曼树 CreatHT(W,&HT)
输入是字符频度表W
表中记录的是原码报文中出现的不同符号个数和频率
输出是哈夫曼树HT
进行哈夫曼译码 HuffmanDecod(HT,CC,W,&OC)
输入的是哈夫曼树HT、代码报文CC和字符频度表W 输出的是原码报文OC
OC
输出OC 到哈夫曼译码系统之外 返回开头
字母a的编码为110 字母n的编码为111
1
4 n
因此,在电文中出现频率 高的字母的编码相对短, 而出现频率低的字母的编 码相对长
111 字符编码表HC=((d,0),(i,10),(a,110),(n,111))
哈夫曼编码过程演示
编码 A1 A2 A3 0.23 0.21 0.18
1
0 1 0 1 0.10 0
编码过程和译码过程
编码过程
构建哈夫曼树 CreatHT(W,&HT)
输入是字符频度表W
表中记录的是原码报文中出现的不同符号个数和频率
输出是哈夫曼树HT
进行哈夫曼编码 HuffmanCoding(HT,&HC)
输入是哈夫曼树HT 输出是字符编码表HC
范式哈夫曼编码

范式哈夫曼编码范式哈夫曼编码(Canonical Huffman Coding)是一种变种的哈夫曼编码方法,旨在进一步压缩数据,并提供更高效的解码过程。
在本文中,我们将了解范式哈夫曼编码的原理、应用以及与传统哈夫曼编码的区别。
一、原理介绍范式哈夫曼编码是基于哈夫曼编码的改进算法。
在传统哈夫曼编码中,编码表是根据字符出现的频率构建的,频率较高的字符被分配较短的编码,而频率较低的字符被分配较长的编码。
然而,传统哈夫曼编码存在一个问题:编码长度不固定,导致解码过程中需要使用特殊的结束标记来确定编码的结束位置。
范式哈夫曼编码通过引入一个额外的约束条件,即固定编码长度,来解决传统哈夫曼编码的问题。
在构建编码表时,需要按照字符的字典序进行排序,然后按照字典序依次分配固定长度的编码。
这样一来,不再需要结束标记,解码过程变得更加高效。
二、范式哈夫曼编码的应用范式哈夫曼编码在很多领域都有着广泛的应用。
下面我们将介绍两个常见的应用场景。
1. 数据压缩范式哈夫曼编码主要被用于数据压缩,通过有效地编码来减少数据的存储空间。
在压缩前,先统计字符的频率,并构建范式哈夫曼编码表。
然后,将文本转换为对应的编码序列,最终将编码后的数据保存到文件中。
在解压缩时,只需要根据编码表将编码序列还原为原始文本即可。
2. 数据传输范式哈夫曼编码也被广泛应用于数据传输领域,尤其是在网络传输中。
由于网络带宽是有限的,使用范式哈夫曼编码可以有效减少传输数据的长度,提高传输效率。
发送方将原始数据编码为范式哈夫曼编码序列,接收方根据编码表解码并还原数据。
三、范式哈夫曼编码与传统哈夫曼编码的区别范式哈夫曼编码与传统哈夫曼编码在编码表的构建方式上有所不同,这导致了它们的编码长度和解码过程的不同。
下面是两者之间的主要区别:1. 编码长度传统哈夫曼编码的编码长度是不固定的,而范式哈夫曼编码的编码长度是固定的。
这意味着传统哈夫曼编码中不同字符的编码长度是可变的,而范式哈夫曼编码中每个字符的编码长度是相同的。
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说明:本程序是依据严蔚敏的数据结构(C语言版)上的代码实现的,书上的伪代码有两处有小问题。
#pragma once
#include<stdio.h>
#include<tchar.h>
#include<stdlib.h>
#define MAX 100
typedef struct{ //节点
int weight;
int parent, lchild, rchild;
}HTNode, *HuffmanTree;
typedef char **HuffmanCode; //字符串数组,用于存储叶子节点的编码
void SelectMinNode(HuffmanTree &HT, int m, int &i1, int &i2) //找出权值最小的两个节点对应的数组下标
{
HuffmanTree p = HT;
int s1, s2;
s1 = s2 = MAX;
i1 = i2 = 1;
for(int i=1; i<=m; i++)
{
if(!(p+i)->parent)
{
if((p+i)->weight < s1)
{
i2 = i;
s1 = (p+i)->weight ;
}
}
}
for(int i=1; i<=m; i++)
{
if(!(p+i)->parent && i!=i2)
{
if((p+i)->weight < s2)
{
i1 = i;
s2 = (p+i)->weight ;
}
}
}
}
void StrCopy(char *p, char *q, int start) //从字符数组中第start个字符开始复制
{
char *c1, *c2;
c1 = p;
while(q[start] != '\0')
{
*c1 = q[start];
c1++;
start++;
}
*c1 = q[start];//别忘了将‘\n’复制过来
}
void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT, HuffmanCode &HC, int *w, int n)
{ //HT赫夫曼树节点数组,HC存储赫夫曼编码,*w 节点权值数组的首地址,n节点个数int i, i1, i2, m;
HuffmanTree p;
if(n<=1) return;
m = 2 * n -1; //n个叶子节点的赫夫曼树的节点总数为2n-1,可以结合树的度为n-1自己证明。
HT = (HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode)); //数组首元素不使用,故多分配一个空间p = HT + 1;
for(i=1;i<=n;++i,++p,++w) //n个叶子节点初始化
{
p->weight = *w;
p->lchild = 0;
p->rchild = 0;
p->parent = 0;
}
for(;i<=m;++i,++p) //非叶子节点初始化
{
p->weight = 0;
p->lchild = 0;
p->rchild = 0;
p->parent = 0;
}
for(i=n+1;i<=m;++i) //对非叶子节点重新计算
{
SelectMinNode(HT, i-1, i1, i2);
HT[i1].parent = i;
HT[i2].parent = i;
HT[i].lchild = i1;
HT[i].rchild = i2;
HT[i].weight = HT[i1].weight + HT[i2].weight ;
}
///从叶子节点到根节点求赫夫曼编码
char* cd;
int start, c, f;
HC = (HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char*));//分配字符指针数组,同样多分配一个
cd = (char*)malloc(n*sizeof(char)); //零时变量,用于存储当前叶子节点的赫夫曼编码
cd[n-1] = '\0';
for(int i=1; i<=n; i++)
{
start = n-1;
for(c=i,f=HT[i].parent; f!=0;c=f,f=HT[f].parent)
{
if(HT[f].lchild == c)
cd[--start] = '0';
else
cd[--start] = '1';
}
HC[i] = (char*)malloc((n-start)*sizeof(char));
StrCopy(HC[i], cd, start); //将存储的编码copy给HC的第i个数组
}
free(cd);
}
void PrintHuffmanCode(HuffmanTree HT, HuffmanCode HC, int n) //打印各节点的赫夫曼编码{
HuffmanCode p;
for(int i=1; i<=n; i++)
{
p = HC;
printf("The weight %d HuffmanCode is: ", HT[i]);
while(*p[i]!='\0')
{
printf("%c",*p[i]);
p[i]++;
}
printf("\n");
}
}
void main()
{
int n = 8;
HuffmanTree HT;
HuffmanCode HC;
int a[8] = {5, 29, 7, 8, 14, 23, 3, 11};
HuffmanCoding(HT, HC, a, n);
PrintHuffmanCode(HT, HC, n);
system("pause");
}。