一、赫夫曼编码压缩文件的代码示例

1、创建节点类 Node

package com.rf.springboot01.dataStructure.huffmanCodeZipfile;/*** @description: 创建节点类 Node*                 实现Comparable接口,并实现compareTo方法进行排序* @author: xiaozhi* @create: 2020-09-25 22:56*/
public class Node implements Comparable<Node>{public Byte data;//存放数据（字符）本身，比如 a在Ascii码表中表示97  空格在Ascii码表中表示32public int weight;//权值，表示字符出现的次数public Node left;//左指针public Node right;//右指针//构造方法public Node(Byte data, int weight) {this.data = data;this.weight = weight;}@Overridepublic String toString() {return "Node{" +"data=" + data +", weight=" + weight +'}';}//前序遍历方法public void  preOrder(){System.out.println(this);if(this.left != null){this.left.preOrder();}if(this.right != null){this.right.preOrder();}}@Overridepublic int compareTo(Node o) {// 表示从小到大排序return this.weight - o.weight;}
}

2、创建赫夫曼编码 工具类

package com.rf.springboot01.dataStructure.huffmanCodeZipfile;import java.util.*;/*** @description: 根据给定的字符串，返回赫夫曼编码压缩后的byte[] 工具类* @author: xiaozhi* @create: 2020-09-25 22:57*/
public class HuffmanCodeUtil {/*** @Description:  使用一个方法，将后面的方法封装起来，便于我们的调用.* @Param:  bytes 原始的字符串对应的字节数组* @Author: xz* @return: 经过赫夫曼编码处理后的字节数组(压缩后的数组)* @Date: 2020/9/25 22:57*/public static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {List<Node> nodes = getNodes(bytes);//根据 nodes 创建的赫夫曼树Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);//对应的赫夫曼编码(根据 赫夫曼树)Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);//根据生成的赫夫曼编码，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes, huffmanCodes);return huffmanCodeBytes;}/*** @Description: 一、根据传入的字符串生成各个字符对应的个数*     接收的字节数组返回List形式[Node[data=97 ,weight = 5], Node[]data=32,weight = 9]......]*    97在Ascii码表中表示a，Node[data=97 ,weight = 5] 表示a出现5次*    32在Ascii码表中表示空格， Node[]data=32,weight = 9] 表示空格出现9次* @Author: xz* @Date: 2020/9/25 22:30*/public static List<Node> getNodes(byte[] bytes){List<Node> nodes =new ArrayList<>();//遍历bytes，统计每一个bytes出现的次数Map<Byte,Integer> map =new HashMap<>();for(byte b : bytes){Integer count=map.get(b);if(count == null){//map中还没有这个字符数据，第一次map.put(b,1);}else{map.put(b,count+1);}}//把map中的每一个键值转换成Node对象，并放到nodes集合中for(Map.Entry<Byte,Integer> entry : map.entrySet()){//遍历mapnodes.add(new Node(entry.getKey(),entry.getValue()));}return nodes;}/*** @Description: 二、按照字符出现的次数构建一颗赫夫曼树, 次数作为权值* @Param: [nodes]* @Author: xz* @return:* @Date: 2020/9/25 21:32*/public static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes){//循环处理while(nodes.size() > 1){//排序 从小到大Collections.sort(nodes);//(1) 取出权值最小的结点（二叉树）Node leftNode= nodes.get(0);//(2) 取出权值第二小的结点（二叉树）Node rightNode= nodes.get(1);//(3)构建一颗新的二叉树Node parentNode = new Node(null,leftNode.weight + rightNode.weight);parentNode.left=leftNode;parentNode.right=rightNode;//(4)从ArrayList删除处理过的二叉树nodes.remove(leftNode);nodes.remove(rightNode);//(5)将parent加入到nodesnodes.add(parentNode);}//返回哈夫曼树的root结点return nodes.get(0);}/*** 功能：三、根据传入的node结点的所有叶子结点huffmanCodes得到赫夫曼编码，并放入到huffmanCodes集合* @param node  传入结点* @param code  路径： 左子结点是 0, 右子结点 1* @param stringBuilder 用于拼接路径*///将赫夫曼编码表存放在 Map<Byte,String> 形式static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<Byte,String>();//定义一个StringBuilder 存储某个叶子结点的路径static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);//将code 加入到 stringBuilder2stringBuilder2.append(code);if(node != null) { //如果node == null不处理//判断当前node 是叶子结点还是非叶子结点if(node.data == null) { //非叶子结点//递归处理//向左递归getCodes(node.left, "0", stringBuilder2);//向右递归getCodes(node.right, "1", stringBuilder2);} else { //说明是一个叶子结点//就表示找到某个叶子结点的最后huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());}}}//为了调用方便，我们重载 getCodespublic static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {if(root == null) {return null;}//处理root的左子树getCodes(root.left, "0", stringBuilder);//处理root的右子树getCodes(root.right, "1", stringBuilder);return huffmanCodes;}/*** @Description: 四、将字符串对应的byte[] 数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码压缩后的byte[]* @Param: bytes 原始的字符串对应的 byte[]*         huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map* @Author: xz* @return: 返回赫夫曼编码处理后的 byte[]* @Date: 2020/9/25 22:18*/public static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {//1.利用huffmanCodes将bytes转成 赫夫曼编码对应的字符串StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();for(byte b: bytes) {stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));}//System.out.println("测试 stringBuilder~~~=" + stringBuilder.toString());//输出结果：1010100010111111110...//2、将输出结果1010100010111111110...转成 byte[]//统计返回  byte[] huffmanCodeBytes 长度int len;if(stringBuilder.length() % 8 == 0) {//说明是8的整数倍，直接除8len = stringBuilder.length() / 8;} else {len = stringBuilder.length() / 8 + 1;}//创建存储压缩后的 byte数组byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];int index = 0;//记录是第几个bytefor (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) { //因为是每8位对应一个byte,所以步长 +8String strByte;if(i+8 > stringBuilder.length()) {//不够8位长度strByte = stringBuilder.substring(i);}else{//够8位长度strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);//截取i到i+8的位置赋值给字符串strByte}//将strByte 转成一个byte,放入到 huffmanCodeByteshuffmanCodeBytes[index] = (byte)Integer.parseInt(strByte, 2);index++;}return huffmanCodeBytes;}//编写一个前序遍历的方法public static void preOrder(Node root) {if(root != null) {root.preOrder();}else{System.out.println("是空树，不能遍历~~");}}}

3、创建赫夫曼编码压缩文件 工具类

package com.rf.springboot01.dataStructure.huffmanCodeZipfile;import java.io.*;/*** @description: 赫夫曼编码压缩文件工具类* @author: xiaozhi* @create: 2020-09-25 22:07*/
public class HuffmanCodeZipfileUtil {/** * @Description: 将一个文件进行压缩* @Param:   srcFile  传入的希望压缩的文件的全路径*            dstFile  压缩后的文件目录* @Author: xz  * @return: * @Date: 2020/9/25 22:38*/public static void zipFile(String srcFile, String dstFile){//创建文件输入流FileInputStream is=null;try {is = new FileInputStream(srcFile);//创建一个和源文件一样大小的byte[]byte[] b = new byte[is.available()];is.read(b);//直接对源文件压缩byte[] huffmanBytes = HuffmanCodeUtil.huffmanZip(b);//创建文件的输出流, 存放压缩文件FileOutputStream os = new FileOutputStream(dstFile);//创建一个和文件输出流关联的ObjectOutputStreamObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(os);//把赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件oos.writeObject(huffmanBytes);//这里我们以对象流的方式写入赫夫曼编码，是为了以后我们恢复源文件时使用//注意一定要把赫夫曼编码写入压缩文件oos.writeObject(HuffmanCodeUtil.huffmanCodes);} catch (Exception e) {System.out.println(e.getMessage());}finally {try {is.close();} catch (Exception e) {System.out.println(e.getMessage());}}}}

4、创建赫夫曼编码压缩文件 测试类

package com.rf.springboot01.dataStructure.huffmanCodeZipfile;/*** @description: 赫夫曼编码压缩文件 测试类* @author: xiaozhi* @create: 2020-09-25 22:27*/
public class Test {public static void main(String[] args) {//传入需要压缩的文件的全路径String srcFile = "d://ProgramData//1.png";//压缩后的文件目录String dstFile = "d://ProgramData//1.zip";HuffmanCodeZipfileUtil.zipFile(srcFile, dstFile);System.out.println("压缩文件ok~~");}
}

5、运行测试类，效果图如下：

1）、控制台输出，如下图：

2）、传入需要压缩的文件的全路径，如下图：

3）、压缩后的文件目录及文件，如下图：

4）、不能用解压软件解压，因为赫夫曼编码压缩后，解压软件不支持此编码解压，如下图：

二、赫夫曼编码压缩文件的注意事项

• 如果文件本身就是经过压缩处理的，那么使用赫夫曼编码再压缩效率不会有明显变化, 比如视频,ppt 等等文件
• 赫夫曼编码是按字节来处理的，因此可以处理所有的文件(二进制文件、文本文件)
• 如果一个文件中的内容，重复的数据不多，压缩效果也不会很明显.