图解霍夫曼编码,学会后提升真的大!

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图解霍夫曼编码,学会后提升真的大!

掘金的小伙伴们,大家好,我是沉默王二。

今天来给大家普及一下霍夫曼编码(Huffman Coding),一种用于无损数据压缩的熵编码算法,由美国计算机科学家大卫·霍夫曼在 1952 年提出——这么专业的解释,不用问,来自维基百科了。

说实话,很早之前我就听说过霍夫曼编码,除了知道它通常用于 GZIP、BZIP2、PKZIP 这些常规的压缩格式中,我还知道它通常用于压缩重复率比较高的字符数据。

大家想啊,英文就 26 个字母进行的无限组合,重复率高得一逼啊!常用的汉字也不多,2500 个左右,别问我怎么知道的,我有问过搜索引擎的。

字符重复的频率越高,霍夫曼编码的工作效率就越高

那时候,和大家一起来了解一下霍夫曼编码的工作原理啦,毕竟一名优秀的程序员要能做到知其然知其所以然——请允许我又用了一次这句快用臭了话。

假设下面的字符串要通过网络发送。

大家应该知道,每个字符占 8 个比特,上面这串字符总共有 15 个字符,所以一共要占用 15*8=120 个比特。没有疑问吧?有疑问的同学请不好意思下。

如果我们使用霍夫曼编码的话,就可以将这串字符压缩到一个更小的尺寸。怎么做到的呢?

霍夫曼编码首先会使用字符的频率创建一棵树,然后通过这个树的结构为每个字符生成一个特定的编码,出现频率高的字符使用较短的编码,出现频率低的则使用较长的编码,这样就会使编码之后的字符串平均长度降低,从而达到数据无损压缩的目的。

拿上面这串初始字符来一步步的说明下霍夫曼编码的工作步骤。

第一步,计算字符串中每个字符的频率

B 出现 1 次,C 出现 6 次,A 出现 5 次,D 出现 3 次。

第二步,按照字符出现的频率进行排序,组成一个队列 Q

出现频率最低的在前面,出现频率高的在后面。

第三步,把这些字符作为叶子节点开始构建一颗树。首先创建一个空节点 z,将最小频率的字符分配给 z 的左侧,并将频率排在第二位的分配给 z 的右侧,然后将 z 赋值为两个字符频率的和。

B 的频率最小,所以在左侧,然后是频率为 3 的 D,在右侧;然后把它们的父节点的值设为 4,子节点的频率之和。

然后从队列 Q 中删除 B 和 D,并将它们的和添加到队列中,上图中 * 表示的位置。紧接着,重新创建一个空的节点 z,并将 4 作为左侧的节点,频率为 5 的 A 作为右侧的节点,4 与 5 的和作为父节点。

继续按照之前的思路构建树,直到所有的字符都出现在树的节点中。

**第四步,对于每个非叶子节点,将 0 分配给连接线的左侧,1 分配给连接线的右侧。**此时,霍夫曼树就构建完成了。霍夫曼树又成为最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树。

当树构建完毕后,我们来统计一下要发送的比特数。

1)来看字符这一列。四个字符 A、B、C、D 共计 4*8=32 比特。每个英文字母均占用一个字节,即 8 个比特。

2)来看频率这一列。A 5 次,B 1 次,C 6 次,D 3 次,一共 15 比特。

3)来看编码这一列。A 的编码为 11,对应霍夫曼树上的 15→9→5,也就是说,从根节点走到叶子节点 A,需要经过 11 这条路径;对应的 B 需要走过 100 这条路径;对应的 D 需要走过 101 这条路径;对应的 C 需要走过 0 这条路径。

4)来看长度这一列。A 的编码为 11,出现了 5 次,因此占用 10 个比特,即 1111111111;B 的编码为 100,出现了 1 次,因此占用 3 个比特,即 100;C 的编码为 0,出现了 6 次,因此占用 6 个比特,即 000000;D 的编码为 101,出现了 3 次,因此占用 9 个比特,即 101101101

哈夫曼编码从本质上讲,是将最宝贵的资源(最短的编码)给出现概率最多的数据。在上面的例子中,C 出现的频率最高,它的编码为 0,就省下了不少空间。

结合生活中的一些情况想一下,也是这样,我们把最常用的放在手边,这样就能提高效率,节约时间。所以,我有一个大胆的猜想,霍夫曼就是这样发现编码的最优解的。

在没有经过霍夫曼编码之前,字符串“BCAADDDCCACACAC”的二进制为:

10000100100001101000001010000010100010001000100010001000100001101000011010000010100001101000001010000110100000101000011

也就是占了 120 比特。

编码之后为:

0000001001011011011111111111

占了 28 比特。

但考虑到解码,需要把霍夫曼树的结构也传递过去,于是字符占用的 32 比特和频率占用的 15 比特也需要传递过去。总体上,编码后比特数为 32 + 15 + 28 = 75,比 120 比特少了 45 个,效率还是非常高的。

关于霍夫曼编码的 Java 示例,我在这里也贴出来一下,供大家参考。

class HuffmanNode {
    int item;
    char c;
    HuffmanNode left;
    HuffmanNode right;
}

class ImplementComparator implements Comparator<HuffmanNode> {
    public int compare(HuffmanNode x, HuffmanNode y) {
        return x.item - y.item;
    }
}

public class Huffman {
    public static void printCode(HuffmanNode root, String s) {
        if (root.left == null && root.right == null && Character.isLetter(root.c)) {

            System.out.println(root.c + "   |  " + s);

            return;
        }
        printCode(root.left, s + "0");
        printCode(root.right, s + "1");
    }

    public static void main(String[] args) {
        int n = 4;
        char[] charArray = { 'A', 'B', 'C', 'D' };
        int[] charfreq = { 5, 1, 6, 3 };

        PriorityQueue<HuffmanNode> q = new PriorityQueue<HuffmanNode>(n, new ImplementComparator());

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            HuffmanNode hn = new HuffmanNode();

            hn.c = charArray[i];
            hn.item = charfreq[i];

            hn.left = null;
            hn.right = null;

            q.add(hn);
        }

        HuffmanNode root = null;

        while (q.size() > 1) {

            HuffmanNode x = q.peek();
            q.poll();

            HuffmanNode y = q.peek();
            q.poll();

            HuffmanNode f = new HuffmanNode();

            f.item = x.item + y.item;
            f.c = '-';
            f.left = x;
            f.right = y;
            root = f;

            q.add(f);
        }
        System.out.println(" 字符 | 霍夫曼编码 ");
        System.out.println("--------------------");
        printCode(root, "");
    }
}
复制代码

本例的输出结果如下所示:

 字符 | 霍夫曼编码 
--------------------
C   |  0
B   |  100
D   |  101
A   |  11
复制代码

给大家留个作业题吧,考虑一下霍夫曼编码的时间复杂度,知道的小伙伴可以在留言区给出答案哈。

PS:顺带给大家推荐一份 Java 版的 LeetCode 刷题笔记吧,我见过很多牛逼的刷题笔记,有 Go 版的,有 C++ 版的,唯独没有 Java 版的,所以这次,我感觉你的收藏夹又多了一个吃灰的理由!

吃完 300 道 LeetCode 题后,我胖得快炸了!with Java

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