哈夫曼树
哈夫曼树的基本介绍
哈夫曼树构建步骤图解
创建哈夫曼树代码实现
python
""" 创建哈夫曼树 """
class EleNode:
""" 节点类 """
def __init__(self, value: int):
self.value = value
self.left = None # 指向左子节点
self.right = None # 指向右子节点
def __str__(self):
return f"Node [value={self.value}]"
def pre_order(self):
"""前序遍历二叉树"""
if self is None:
return
# 先输出父节点
print(self, end=' => ')
# 左子树不为空则递归左子树
if self.left is not None:
self.left.pre_order()
# 右子树不为空则递归右子树
if self.right is not None:
self.right.pre_order()
class HuffmanTree:
arr: list = None
def __init__(self, arr):
self.arr = arr
def create_huffman_tree(self) -> EleNode:
# 对 arr 列表进行升序排序
self.arr.sort()
# 遍历数组，将每个数组元素构建成一个 Node 节点
# 将 Node 节点加入到一个新列表中
node_list = []
for i in self.arr:
node_list.append(EleNode(i))
# 循环进行以下步骤，直到列表中只剩下一棵二叉树，此时该二叉树就是哈夫曼树
while len(node_list) > 1:
# 取出权值序列中最小的两课二叉树（即列表中的前两个元素）构建一棵新的二叉树
left = node_list.pop(0)
right = node_list.pop(0)
# 新二叉树的根节点的权值=两个节点权值之和
parent = EleNode(left.value + right.value)
# 让新二叉树的左右节点分别指向两个最小的节点
parent.left = left
parent.right = right
# 将新二叉树根据根节点的大小插入到序列中的指定位置
i = 0
n = len(node_list)
while i < n:
if node_list[i].value >= parent.value:
node_list.insert(i, parent) # 找到了根节点存放的位置
break
i += 1
else:
# 循环结束表示新的二叉树的权值最大，在node_list列表中没有比它大的
# 所以添加到列表最后
node_list.append(parent)
# 此时列表中只有一棵二叉树，即所求的哈夫曼树
# 返回哈夫曼树的根结点
return node_list[0]
huffman = HuffmanTree([13, 7, 8, 3, 29, 6, 1])
node = huffman.create_huffman_tree()
node.pre_order()哈夫曼编码
基本介绍
哈夫曼编码原理剖析
哈夫曼编码的实例
思路分析
代码实现
python
""" 哈夫曼编码 """
class CodeNode:
def __init__(self, data: int, weight: int):
self.data = data # 存放字符对应的ASCII码值
self.weight = weight # 存放字符在字符串中出现的次数
self.left = None
self.right = None
def __str__(self):
return f"Node[data={chr(self.data) if self.data else None}, weight={self.weight}]"
def pre_order(self):
"""二叉树的前序遍历"""
print(self)
if self.left:
self.left.pre_order()
if self.right:
self.right.pre_order()
class HuffmanCode:
# 哈夫曼编码表
# 存储每个字符对应的编码
# key为对应的字符，val为字符对应的编码
huffman_code_tab = {}
# 记录哈夫曼二进制编码字符串最后一个段的长度
# 即会将哈夫曼二进制字符串按八位进行分割，分割到最后一个时长度可不为8
# 所以用一个变量存储最后一段二进制字符串的长度，在解码的时候会用到
last_char_len = 0
def create_huffman_tree(self, s: str) -> CodeNode:
"""
构建哈夫曼编码二叉树
:param s: 要编码的字符串
:return:
"""
# 遍历字符串，统计每一个字符出现的次数，并将结果放入字典
kw = {}
for ch in s:
ascii_code = ord(ch)
if kw.get(ascii_code): # 如果该字符出现过，则直接将其次数加1
kw[ascii_code] += 1
else: # 如果没出现过，则出现次数为1
kw[ascii_code] = 1
# 按照字符出现的次数对字典进行排序
kw = sorted(kw.items(), key=lambda kv: (kv[1], kv[0]))
# 遍历字典，将每个元素构建成一个 Node 节点
# 将 Node 节点加入到一个新列表中
node_list = []
for k, v in kw:
# print(chr(k),'=', v, end=', ')
node_list.append(CodeNode(k, v))
# 循环进行以下步骤，直到列表中只剩下一棵二叉树，此时该二叉树就是哈夫曼树
while len(node_list) > 1:
# 取出权值序列中最小的两课二叉树（即列表中的前两个元素）构建一棵新的二叉树
left = node_list.pop(0)
right = node_list.pop(0)
# 新二叉树的根节点的权值=两个节点权值之和
parent = CodeNode(None, left.weight + right.weight)
# 让新二叉树的左右节点分别指向两个最小的节点
parent.left = left
parent.right = right
# 将新二叉树根据根节点的大小插入到序列中的指定位置
n = len(node_list)
i = 0
while i < n:
if node_list[i].weight >= parent.weight:
node_list.insert(i, parent) # 找到了根节点存放的位置
break
i += 1
else:
# 循环结束表示新的二叉树的权值最大，在node_list列表中没有比它大的
# 所以添加到列表最后
node_list.append(parent)
# 此时列表中只有一棵二叉树，即所求的哈夫曼树
# 返回哈夫曼树的根结点
return node_list[0]
def get_huffman_code_tab(self, ele_node: CodeNode, code: str, code_str: str):
"""
遍历所创建的哈夫曼树，得到所有叶子节点（叶子结点即要得到的字符）的编码
这里规定左节点为0，右节点为1
:param ele_node: 传入的要遍历的树的根节点，初始为根节点
:param code: 表示所选择的路径是左节点还是右节点
:param code_str: 每个字符对应的编码
:return:
"""
code_str += code # 拼接编码
if ele_node.data is None:
# 表示是非叶子节点，因为在创建哈夫曼树时设置了为叶子结点的data为空
# code_str += code
if ele_node.left:
self.get_huffman_code_tab(ele_node.left, '0', code_str)
if ele_node.right:
self.get_huffman_code_tab(ele_node.right, '1', code_str)
else: # 是叶子节点
self.huffman_code_tab[chr(ele_node.data)] = code_str
def huffman_zip(self, s: str) -> list:
"""
利用哈夫曼编码表把字符串中的每一个字符转换成对应的编码
即将一个字符串根据哈夫曼编码进行压缩，得到一个压缩后的结果
:param s: 要转换的字符串
:return: 返回编码后的列表
"""
res = ''
# 遍历字符串，将每一个字符转换成对应的编码，并将所有编码拼接起来
# "i like like like java do you like a java" => 以下形式
# 1100111111101110001011111110111000101111111011100010100001011000101011
# 001100001011001000011001110111111101110001011010100001011000101
for i in s:
res += self.huffman_code_tab[i]
# 将得到的编码字符串按八位进行分割，将每八位转换成一个int，并将int存放到列表中
code_list = []
i = 0
n = len(res)
while i < n:
num = int(res[i:i + 8], 2) # 将二进制字符串转换为整数
code_list.append(num)
i += 8
if i < n <= i + 8: # 已经分割到了最后一部分，记录该部分的长度
self.last_char_len = n - i
return code_list
def huffman_decode(self, code_list) -> str:
"""
将哈夫曼编码进行解压，得到一个可阅读的字符串
:param code_list: 要解压的哈夫曼编码列表
:return: 解码后的字符串
"""
# 将哈夫曼编码列表转换成对应的二进制字符串
# [415, 476, 95, 476, 95, 476, 80, 177, 345, 389, 400, 206, 254, 226, 212, 44, 5] =>
# 1100111111101110001011111110111000101111111011100010100001011000101011
# 001100001011001000011001110111111101110001011010100001011000101
code_str = '' # 存储对应的二进制字符串
count = 0
n = len(code_list)
for i in code_list:
t = "{:08b}".format(i) # 将整数转换为二进制字符串
code_str += t
count += 1
if count == n - 1:
break
code_str += "{:0{k}b}".format(code_list[count], k=self.last_char_len)
# 将哈夫曼编码表的键值互换
# 比如原来的是'a': '001' => 变成 '001': 'a'
code_tab = {}
for k, v in self.huffman_code_tab.items():
code_tab[v] = k
# 遍历二进制字符串
j = 0
i = 1
n = len(code_str)
res_code = '' # 解码后的字符串
while i <= n:
t = code_str[j:i]
ch = code_tab.get(t)
if ch:
res_code += ch
j = i
i += 1
return res_code
s = "i like like like java do you like a java"
# s = "I love python hahha nihao"
huffman = HuffmanCode()
root_node = huffman.create_huffman_tree(s)
huffman.get_huffman_code_tab(root_node, '', '')
huffman_code_list = huffman.huffman_zip(s)
decode_str = huffman.huffman_decode(huffman_code_list)
print(decode_str)使用哈夫曼编码压缩文件的注意事项（代码胜省略）
