知道有的人比较懒,直接贴全部代码. 一开始一次性Code完了压缩部分代码.只调试了2,3次就成功了. 一次性写150行代码,没遇到什么bug的感觉还是蛮爽的. 写解压代码,才发现压缩代码有些细节问题. 对最后一个字符处理问题. 遇到比较折腾点:构建二叉树时,把原本应该是(叶结点的有值的)节点放在了左节点,正确应该放在右节点,导致生成的编码序列不满足(任意编码不是其他编码的前缀).导致解码失败. 使用方法: var srcData = Encoding.UTF8.GetBytes(textBox1

最近可能又是闲着没事干了,就想做点东西,想着还没用JAVA弄过数据结构,之前搞过算法,就试着写写哈夫曼压缩了. 本以为半天就能写出来,结果,踩了无数坑,花了整整两天时间!!orz...不过这次踩坑,算是又了解了不少东西,更觉得在开发中学习是最快的了. 话不多说,进入正题 首先先来讲讲哈夫曼树 哈夫曼树属于二叉树,即树的结点最多拥有2个孩子结点.若该二叉树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(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根

PForDelta算法 PForDelta算法最早由Heman在2005年提出,它允许同时对整个chunk数据(例128个数)进行压缩处理.基础思想是对于一个chunk的数列(例128个),认为其中占多数的x%数据(例90%)占用较小空间,而剩余的少数1-x%(例10%)才是导致数字存储空间过大的异常值.因此,对x%的小数据统一使用较少的b个bit存储,剩下的1-x%数据单独存储. 举个例子,假设我们有一串数列23, 41, 8, 12, 30, 68, 18, 45, 21, 9, ...取b

最近无意中想到关于api返回值加密的问题,譬如我们的api需要返回一些比较敏感或者重要不想让截获者得到的信息,像如果是做原创图文的,文章明文返回的话则有可能被抓包者窃取. 关于请求时加密的方式比较多,像常见的如阿里某api就是根据所有参数ascii码升序排序并加盐加密,这样能避免黑客篡改请求值.那关于返回值加密的,我觉得用哈夫曼编码就不错. 大家都知道哈夫曼是用来做压缩解压的算法,通过哈夫曼压缩后的数据其实就相当于加密了,我们可以把返回值用哈夫曼算法压缩得到一串的0101,然后再随便头尾补个乱码

/* * ===================================================================================== * * Filename: haffman.c * * Description: huffman coder decoder * * Version: 1.0 * Created: * Revision: none * Compiler: gcc * * * =============================

本博客由Rcchio原创 我了解到很多压缩文件的程序是基于哈夫曼编码来实现的,所以产生了自己用哈夫曼编码写一个压缩软件的想法,经过查阅资料和自己的思考,我用c++语言写出了该程序,并通过这篇文章来记录一下自己写该程序学到的东西.因为本人写的程序在压缩率上,还有提升的空间,所以本文将不定期更新,但程序整体的思路不会有较大的改动. 一.基于哈夫曼编码可实现压缩文件的原理分析 在计算机中,数据的存储都是二进制的,并且以字节作为基本的存储单位,像英文字母在文本中占一个字节,汉字占两个字节,我们把这种每一

这个程序是研一上学期的课程大作业.当时,跨专业的我只有一点 C 语言和数据结构基础,为此,我查阅了不少资料,再加上自己的思考和分析,实现后不断调试.测试和完善,耗时一周左右,在 2012/11/19 完成.虽然这是一个很小的程序,但却是我完成的第一个程序. 源码托管在 Github:点此打开链接 以下为完整的作业报告: 一.问题描述: 名称:基于哈夫曼编码的文件压缩解压 目的:利用哈夫曼编码压缩存储文件,节省空间 输入:任何格式的文件(压缩)或压缩文件(解压) 输出:压缩文件或解压后的原文件 功

本篇博文将介绍什么是哈夫曼树,并且如何在java语言中构建一棵哈夫曼树,怎么利用哈夫曼树实现对文件的压缩和解压.首先,先来了解下什么哈夫曼树. 一.哈夫曼树 哈夫曼树属于二叉树,即树的结点最多拥有2个孩子结点.若该二叉树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(Huffman Tree).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. (一)树的相关概念 1.路径和路径长度 在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目

前言 哈夫曼编码是一种贪心算法和二叉树结合的字符编码方式,具有广泛的应用背景,最直观的是文件压缩.本文主要讲述如何用哈夫曼编解码实现文件的压缩和解压,并给出代码实现. 哈夫曼编码的概念 哈夫曼树又称作最优树,是一种带权路径长度最短的树,而通过哈夫曼树构造出的编码方式称作哈夫曼编码. 也就是说哈夫曼编码是一个通过哈夫曼树进行的一种编码,一般情况下,以字符 “0” 与 “1” 表示.编码的实现过程很简单,只要实现哈夫曼树,通过遍历哈夫曼树,这里我们从根节点开始向下遍历,如果下个节点是左孩子,则在字符

最终结果哈夫曼树,如图所示: 直接上代码: public class HuffmanCode { public static void main(String[] args) { //获取哈夫曼树并显示 Hnode root = createHuffmanTree(createNodes()); root.beforePrint(); System.out.println("===================="); //从哈夫曼树中读取 哈夫曼编码 getHuffmanCode(

赫夫曼(Huffman)树,由发明它的人物命名,又称最优树,是一类带权路径最短的二叉树,主要用于数据压缩传输. 赫夫曼树的构造过程相对比较简单,要理解赫夫曼数,要先了解赫夫曼编码. 对一组出现频率不同的字符进行01编码,如果设计等长的编码方法,不会出现混淆的方法,根据规定长度的编码进行翻译,有且只有一个字符与之对应.比如设计两位编码的方法,A,B,C,D字符可以用00-11来表示,接收方只要依次取两位编码进行翻译就可以得出原数据,但如果原数据只由n个A组成的,那发出的编码就是2n个0组成,这样的

0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:直接插入排序及其优化(二分插入排序)解析及C++实现 1. 哈

一.设计题目 对一幅BMP格式的灰度图像(个人证件照片)进行二元霍夫曼编码和译码 二.算法设计 (1)二元霍夫曼编码: ①:图像灰度处理: 利用python的PIL自带的灰度图像转换函数,首先将彩色图片转为灰度的bmp图像,此时每个像素点可以用单个像素点来表示. ②:二元霍夫曼编码: 程序流程图: 详细设计: 统计像素点频率,首先通过python自带的PIL库的图像像素点读取函数read()获取灰度图像的所有像素点,通过循环遍历每个像素点,将每个出现的像素点值以及其次数以键值对的形式放入到pyt

在介绍哈夫曼树之前需要先了解一些专业术语 路径和路径长度 在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1. 结点的权及带权路径长度 若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为该结点的权.结点的带权路径长度为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积. 树的带权路径长度 树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和,记为WPL =(W1*L1+W2*L

思路: 传入map(字节与对应字节出现的次数)和最后生成的要传送的字节.将他们先转换成对应的二进制字节,再转换成原来的字符串. 代码: 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394959

霍夫曼树 基本介绍和创建 基本介绍 又称哈夫曼树,赫夫曼树 给定n个权值作为n个叶子节点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度(wpl)达到最小,称为最优二叉树 霍夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的节点离根较近 几个重要的概念 路径和路径长度:一棵树中从一个节点往下可以达到的子节点之间的通路叫做路径,通路中分支的数目称为路径长度.如规定根节点的层数为1,则从根节点到L层节点的路径长度为L - 1 节点的权及带权路径长度:若将书中的节点赋值给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为节点的权,带

本篇是该系列的第四篇,主要介绍霍夫曼解码相关内容. 承接上篇,文件头解析完毕后,就进入了编码数据区域,即SOS的tag后的区域,也是图片数据量的大头所在. 1. 解码过程规则描述 a)从此颜色分量单元数据流的起点开始一位一位的读入,直到读入的编码与该分量直流哈夫曼树的某个码字(叶子结点)一致,然后用直流哈夫曼树 查得该码字对应的权值.权值(共8位)表示该直流分量数值的二进制位数,也就是接下来需要读入的位数. b)继续读入位数据,直到读入的编码与该分量交流哈夫曼树的某个码字(叶子结点)一致,然后用

 赫夫曼树 1 基本介绍 1) 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(wpl)达到最小,称这样的二叉树为 最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree), 还有的书翻译为霍夫曼树. 2) 赫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   2 赫夫曼树几个重要概念和举例说明 1) 路径和路径长度:在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路 中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层数为 1,则从根结点到第 L

PTA 7-2 哈夫曼编码 (30分) 给定一段文字,如果我们统计出字母出现的频率,是可以根据哈夫曼算法给出一套编码,使得用此编码压缩原文可以得到最短的编码总长.然而哈夫曼编码并不是唯一的.例如对字符串"aaaxuaxz",容易得到字母 'a'.'x'.'u'.'z' 的出现频率对应为 4.2.1.1.我们可以设计编码 {'a'=0, 'x'=10, 'u'=110, 'z'=111},也可以用另一套 {'a'=1, 'x'=01, 'u'=001, 'z'=000},还可以用 {'a

哈夫曼树 哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树) 问题:什么是哈夫曼树? 例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80-89分: B,70-79分: C,60-69分: D,<60分: E. if (a < 60){ b = 'E'; } else if (a < 70) { b = ‘D’; } else if (a<80) { b = ‘C’; } else if (a<90){ b = ‘B’; } else { b = ‘A’; } 判别树:用于描述分类