學號 20182334 《數據結構與面向對象程序設計》哈弗曼實驗
課程：《程序設計與數據結構》
班級： 1823
姓名： 姬旭
學號：20182334
實驗教師：王志強
實驗日期：2019年11月22日
必修/選修： 必修
1.實驗內容
什么是哈夫曼樹呢？
設有字符集：S={a,b,c,d,e，f,g,h,i,j,k,l,m,n.o.p.q,r,s,t,u,v,w,x,y,z}。
給定一個包含26個英文字母的文件，統計每個字符出現的概率，根據計算的概率構造一顆哈夫曼樹。
並完成對英文文件的編碼和解碼。
要求：
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（1）准備一個包含26個英文字母的英文文件（可以不包含標點符號等），統計各個字符的概率
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（2）構造哈夫曼樹
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（3）對英文文件進行編碼，輸出一個編碼后的文件
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（4）對編碼文件進行解碼，輸出一個解碼后的文件
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（5）撰寫博客記錄實驗的設計和實現過程，並將源代碼傳到碼雲
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（6）把實驗結果截圖上傳到雲班課
2. 實驗過程及結果
例如：頻率表 A：60, B:45, C:13 D:69 E:14 F:5 G:3
第一步：找出字符中最小的兩個，小的在左邊，大的在右邊，組成二叉樹。在頻率表中刪除此次找到的兩個數，並加入此次最小兩個數的頻率和。
F和G最小，因此如圖，從字符串頻率計數中刪除F與G，並返回G與F的和 8給頻率表
重復第一步：
頻率表 A：60, B:45, C:13 D:69 E:14 FG:8
最小的是 FG：8與C：13，因此如圖，並返回FGC的和：21給頻率表。
重復第一步：
頻率表 A：60 B: 45 D: 69 E: 14 FGC: 21
如圖
重復第一步
頻率表 A：60 B: 45 D: 69 FGCE: 35
重復第一步
頻率表 A：60 D: 69 FGCEB: 80
重復第一步
頻率表 AD：129 FGCEB: 80
添加 0 和 1，規則左0 右1
頻率表 A：60, B:45, C:13 D:69 E:14 F:5 G:3
每個 字符 的 二進制編碼 為（從根節點 數到對應的葉子節點，路徑上的值拼接起來就是葉子節點字母的應該的編碼）
A：10
B：01
C：0011
D：11
E：000
F：00101
G：00100
來源於哈夫曼樹原理，及構造方法
1.創建哈夫曼樹：（函數參數為整型數組）
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（1）引入哈夫曼樹指針數組並申請空間，為每棵哈夫曼樹復制，將其左右節點賦值為NULL。
-
（2）將（n-1)棵哈夫曼樹合並：
a.引入兩個整形變量始終代表最小和次小的下標
b.比較權值，使兩個下標成為最小的兩個權值的下標
c.合並一次，並將最小下標的哈夫曼樹賦值為新的哈夫曼樹，次小下表的哈夫曼樹賦值為空。
2.輸出哈夫曼樹：根節點不為空，輸出權重，若左右子樹不為空，依次輸出“（”， 左子樹，“，”，右子樹，“）”
3.遞歸進行哈夫曼編碼：由於哈夫曼樹的特點是所有的原始樹都為葉子節點，故可以用這方法來進行編碼。
4.哈夫曼解碼：while（已解碼長度<字符串長度）{找到某一葉子節點並打印}
1、創造樹：
public static HuffNode createTree(List<HuffNode> nodes) {
//先獲取兩個最小的結點，再存入新的節點。
while (nodes.size() > 1) {
//進行從大到小的排序
Collections.sort(nodes);
//獲取
HuffNode left = nodes.get(nodes.size() - 1);
HuffNode right = nodes.get(nodes.size() - 2);
//求和
HuffNode parent = new HuffNode('無', left.getWeight() + right.getWeight());
//讓新節點作為兩個權值最小節點的父節點
parent.setLeft(left);
left.setCodenumber("0");
parent.setRight(right);
right.setCodenumber("1");
//刪除
nodes.remove(left);
nodes.remove(right);
//重新寫入
nodes.add(parent);
}
return nodes.get(0);
}
2、找
public static List<HuffNode> breadthFirstTraversal(HuffNode root) {
List<HuffNode> list = new ArrayList<HuffNode>();
Queue<HuffNode> queue = new ArrayDeque<HuffNode>();
//將根元素加入“隊列
if (root != null) {
queue.offer(root);
root.getLeft().setCodenumber(root.getCodenumber() + "0");
root.getRight().setCodenumber(root.getCodenumber() + "1");
}
while (!queue.isEmpty()) {
//將該隊列的“隊尾”元素加入到list中
list.add(queue.peek());
HuffNode node = queue.poll();
//如果左子節點不為null，將它加入到隊列
if (node.getLeft() != null) {
queue.offer(node.getLeft());
node.getLeft().setCodenumber(node.getCodenumber() + "0");
}
//如果右子節點不為null，將它加入到隊列
if (node.getRight() != null) {
queue.offer(node.getRight());
node.getRight().setCodenumber(node.getCodenumber() + "1");
}
}
return list;
}
3、做測試
public class HuffmanTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
//把字符集從文件中讀出來，並保存在一個數組characters里面
File file = new File("D:\\Huffman.txt");
if(!file.exists()){
file.createNewFile();
}
Reader reader = new FileReader(file);
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(reader);
String temp = bufferedReader.readLine();
char characters[] = new char[temp.length()];
for (int i = 0; i < temp.length(); i++) {
characters[i] = temp.charAt(i);
}
System.out.println("原字符集為：" + Arrays.toString(characters));
//計算每一個字符出現的頻率。並把出現的概率存在另一個數組中
double frequency[] = new double[27];
int numbers = 0;
for (int i = 0; i < characters.length; i++) {
if (characters[i] == ' ') {
numbers++;
}
frequency[26] = (float) numbers / characters.length;
}
for (int j = 97; j <= 122; j++) {
int number = 0;//給字母計數
for (int m = 0; m < characters.length; m++) {
if (characters[m] == (char) j) {
number++;
}
frequency[j - 97] = (float) number / characters.length;
}
}
System.out.println("\n每一個字符對應的概率為（26字母+空格）" + "\n" + Arrays.toString(frequency));
List<HuffNode> nodes = new ArrayList<>();
for (int o = 97; o <= 122; o++) {
nodes.add(new HuffNode((char) o, frequency[o - 97]));
}
nodes.add(new HuffNode(' ', frequency[26]));
HuffNode root = HuffmanTree.createTree(nodes);
String result1 = "";
List<HuffNode> temp1 = breadthFirstTraversal(root);
for (int i = 0; i < characters.length; i++) {
for (int j = 0; j < temp1.size(); j++) {
if (characters[i] == temp1.get(j).getData()) {
result1 += temp1.get(j).getCodenumber();
}
}
}
System.out.println("\n對文件進行編碼后的結果為：");
System.out.println(result1);
File file2 = new File("D:\\enHuffman.txt");
Writer writer = new FileWriter(file2);
writer.write(result1);
writer.close();
//將所有具有字符的葉子節點重新保存在一個newlist里面
List<String> newlist = new ArrayList<>();
for(int m=0;m < temp1.size();m++)
{
if(temp1.get(m).getData()!='無')
newlist.add(String.valueOf(temp1.get(m).getData()));
}
System.out.println("\n字符："+newlist);
List<String> newlist1 = new ArrayList<>();
for(int m=0;m < temp1.size();m++)
{
if(temp1.get(m).getData()!='無')
newlist1.add(String.valueOf(temp1.get(m).getCodenumber()));
}
System.out.println("\n對應編碼："+newlist1);
FileReader fileReader = new FileReader("D:\\enHuffman.txt");
BufferedReader bufferedReader1 = new BufferedReader(fileReader);
String secretline = bufferedReader1.readLine();
List<String> secretText = new ArrayList<String>();
for (int i = 0; i < secretline.length(); i++) {
secretText.add(secretline.charAt(i) + "");
}
//解密
String result2 = "";
String current="";// linshizhi
while(secretText.size()>0) {
current = current + "" + secretText.get(0);
secretText.remove(0);
for (int p = 0; p < newlist1.size(); p++) {
if (current.equals(newlist1.get(p))) {
result2 = result2 + "" + newlist.get(p);
current="";
}
}
}
//最后輸出
System.out.println("\n解碼后的結果："+result2);
File file3 = new File("D:\\deHuffman.txt");
Writer writer1 = new FileWriter(file3);
writer1.write(result2);
writer.close();
}
}
其他（感悟、思考等）
隨着期末的到來，各科學習任務都加劇了起來，所有科目都在復習，但是java依然占據很多時間，大作業布置下來，大家都想把它做好，所以有時候里面會產生很多誤會，這就很不應該了，但細想也不能避免，畢竟大家的好勝心還是很強的，都在用自己的方式讓自己的APP變得更完美，成為最出色的那一個，我們也不例外，所以對於這個實踐上的心就比較少，所以做出來的結果也比較一般。
參考資料
- 《Java程序設計與數據結構教程（第二版）》學習指導
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