最佳实践-数据压缩(生成赫夫曼编码和赫夫曼编码后的数据)
我们已经生成了 赫夫曼树, 下面我们继续完成任务
生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码 , 如下表:=01 a=100 d=11000 u=11001 e=1110 v=11011 i=101 y=11010 j=0010 k=1111 l=000 o=0011
使用赫夫曼编码来生成赫夫曼编码数据 ,即按照上面的赫夫曼编码,将”i like like like java do you like a java” 字符串生成对应的编码数据, 形式如下.1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100
思路:前面已经分析过了,而且我们讲过了生成赫夫曼编码的具体实现。
代码实现:看老师演示:
private static String byteToBitStr(boolean flag, byte b) {int temp = b;if (flag) {temp |= 256;}String str = Integer.toBinaryString(temp);if (flag) {return str.substring(str.length() - 8);} else {return str;}}

最佳实践-数据解压(使用赫夫曼编码解码)
使用赫夫曼编码来解码数据,具体要求是
前面我们得到了赫夫曼编码和对应的编码byte[] , 即:[-88, -65, -56, -65, -56, -65, -55, 77, -57, 6, -24, -14, -117, -4, -60, -90, 28]
现在要求使用赫夫曼编码, 进行解码,又重新得到原来的字符串”i like like like java do you like a java”
思路:解码过程,就是编码的一个逆向操作。
代码实现:看老师演示:
private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {byte b = huffmanBytes[i];boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);stringBuilder.append(byteToBitStr(!flag, b)); //拼接到stringBuilder中}Map<String, Byte> map = new HashMap<>();for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {map.put(entry.getValue(), entry.getKey());}List<Byte> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < stringBuilder.length();) {int count = 1;boolean flag = true;Byte b = null;while (flag) {String key = stringBuilder.substring(i, i + count);b = map.get(key);if (b == null) {count++;} else {flag = false;}}list.add(b);//匹配到一个就加入listi += count;}byte[] b = new byte[list.size()];for (int i = 0; i < b.length; i++) {b[i] = list.get(i);}return b;}
