哈夫曼(Huffman)编码python代码实现

首先看定义

哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(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)。


我们来看具体步骤

1. 制备每个字符的概率表

输入是存放字符的txt文本

输出以python字典的形式给出每个字符的概率,就是出现的次数:


代码如下

def findTheFrequency(text):
    result=dict()
    with open(text,'r') as f:
        for line in f.readlines():
            line = line.lower()
            for i in line:
                if i.isalpha():
                    if i in result:
                        result[i]+=1
                    else:
                        result.update({i:1})
    return result
text="GreA3_Huffman_origin.txt"
result=findTheFrequency(text)

2. 创建Huffman数

首先定义一个节点的类,包含名称,概率,左孩子和右孩子
输入的是上一步输出的概率表
输出的是Huffman树的根节点,因为只要知道根节点,其实整棵树的信息就都知道了
代码如下:

class Node:
    def __init__(self):
        self.frequency=0
        self.name=None
        self.lchild=None
        self.rchild=None
        self.code=None
    def __lt__(self,other):
        return self.frequency<other.frequency

# establish the Huffman Tree
def estblishHuffmanTree(info_dict):
    #output: the base node
    node_list=[]
    for i in info_dict:
        a = Node()
        a.frequency=info_dict[I]
        a.name=I
        node_list.append(a)
    while len(node_list)>1:
        node_list.sort(reverse=True)
        node_1 = node_list.pop()
        node_2 = node_list.pop()
        new_node = Node()
        new_node.frequency=node_1.frequency+node_2.frequency
        new_node.lchild=node_1
        new_node.rchild=node_2
        node_list.append(new_node)
    return new_node
base_node = estblishHuffmanTree(result)

3. 根据Huffman树进行编码

输入的是上一步输出的根节点以及原始文档
输出的是编码后的字典和结束后的文档



注意编码的过程中采用了回溯法的思想
代码如下:

def encode(node,rst_dict,code):
    if node.name:
        rst_dict.update({node.name:code})
        return
    code+='0'
    encode(node.lchild,rst_dict,code)
    code = code[:-1]
    code+='1'
    encode(node.rchild,rst_dict,code)
    return rst_dict

code_dict=encode(base_node,{},'')
code_text="GreA3_Huffman_code.txt"

def encode_text(code_dict,text,code_text):
    string=''
    with open(text,'r') as f:
        for line in f.readlines():
            line=line.lower()
            for i in line:
                if i.isalpha():
                    string+=code_dict[I]
                else:
                    string+='\n'
    with open(code_text,'w') as f:
        f.write(string)
            
encode_text(code_dict,text,code_text)

4. 解码

就是根据编号的码返回文本
代码如下:

def decode(text_addtedd,result_address,base_node):
    text_string=''
    a=base_node
    with open(text_addtedd,'r') as f:
        for line in f.readlines():
            for i in line:
                if i=='0':
                    b=a.lchild
                    if b.name:
                        text_string+=b.name
                        a=base_node
                    else:
                        a = b
                elif i=='1':
                    b=a.rchild
                    if b.name:
                        text_string+=b.name
                        a=base_node
                    else:
                        a = b
                else:
                    text_string+='\n'
    with open(result_address,'w') as f:
        f.write(text_string)
result_address="GreA3_Huffman_result.txt"
decode(code_text,result_address,base_node)
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,454评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,553评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,921评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,648评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,770评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,950评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,090评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,817评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,275评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,592评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,724评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,409评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,052评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,815评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,043评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,503评论 2 361
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,627评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容