WEB开发网      婵犵數濮烽弫鍛婄箾閳ь剚绻涙担鍐叉搐绾剧懓鈹戦悩瀹犲闁汇倗鍋撻妵鍕箛閸洘顎嶉梺绋款儑閸犳劙濡甸崟顖氬唨闁靛ě浣插亾閹烘鈷掗柛鏇ㄥ亜椤忣參鏌″畝瀣暠閾伙絽銆掑鐓庣仭缁楁垿姊绘担绛嬪殭婵﹫绠撻、姘愁樄婵犫偓娴g硶鏀介柣妯款嚋瀹搞儱螖閻樺弶鍟炵紒鍌氱Ч瀹曟粏顦寸痪鎯с偢瀵爼宕煎☉妯侯瀳缂備焦顨嗗畝鎼佸蓟閻旈鏆嬮柣妤€鐗嗗▓妤呮⒑鐠団€虫灀闁哄懐濮撮悾鐤亹閹烘繃鏅濋梺闈涚墕濡瑩顢欒箛鏃傜瘈闁汇垽娼ф禒锕傛煕閵娿儳鍩f鐐村姍楠炴﹢顢欓懖鈺嬬幢闂備浇顫夊畷妯肩矓椤旇¥浜归柟鐑樻尭娴滃綊姊虹紒妯虹仸闁挎洍鏅涜灋闁告洦鍨遍埛鎴︽煙閼测晛浠滃┑鈥炽偢閹鈽夐幒鎾寸彇缂備緡鍠栭鍛搭敇閸忕厧绶炴俊顖滅帛濞呭洭姊绘担鐟邦嚋缂佽鍊垮缁樼節閸ャ劍娅囬梺绋挎湰缁嬫捇宕㈤悽鍛婄厽閹兼番鍨婚埊鏇㈡煥濮樿埖鐓熼煫鍥ュ劤缁嬭崵绱掔紒妯肩畺缂佺粯绻堝畷姗€濡歌缁辨繈姊绘担绛嬪殐闁搞劋鍗冲畷顖炲级閹寸姵娈鹃梺缁樻⒒閳峰牓寮崒鐐寸厱闁抽敮鍋撻柡鍛懅濡叉劕螣鐞涒剝鏂€闂佺粯鍔曞Ο濠囧吹閻斿皝鏀芥い鏃囨閸斻倝鎽堕悙鐑樼厱闁哄洢鍔屾晶顖炴煕濞嗗繒绠婚柡灞界Ч瀹曨偊宕熼鈧▍锝囩磽娴f彃浜炬繝銏f硾椤戝洨绮绘ィ鍐╃厵閻庢稒岣跨粻姗€鏌ㄥ☉妯夹fい銊e劦閹瑩顢旈崟顓濈礄闂備浇顕栭崰鏍礊婵犲倻鏆﹂柟顖炲亰濡茶鈹戦埄鍐ㄧ祷妞ゎ厾鍏樺璇测槈閵忕姈鈺呮煏婢跺牆鍔撮柛鏂款槺缁辨挻鎷呯粙搴撳亾閸濄儳鐭撶憸鐗堝笒閺嬩線鏌熼崜褏甯涢柡鍛倐閺屻劑鎮ら崒娑橆伓 ---闂傚倸鍊搁崐鐑芥倿閿旈敮鍋撶粭娑樺幘濞差亜鐓涢柛娑卞幘椤斿棝姊虹捄銊ユ珢闁瑰嚖鎷�
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简单快速的哈夫曼编码

 2007-03-15 21:47:36 来源:WEB开发网 闂傚倸鍊搁崐椋庢濮橆兗缂氱憸宥堢亱闂佸湱铏庨崰鏍不椤栫偞鐓ラ柣鏇炲€圭€氾拷闂傚倸鍊搁崐椋庣矆娓氣偓楠炲鏁撻悩鎻掔€梺姹囧灩閻忔艾鐣烽弻銉︾厵闁规鍠栭。濂告煕鎼达紕校闁靛洤瀚伴獮鎺楀箣濠靛啫浜鹃柣銏⑶圭壕濠氭煙閻愵剚鐏辨俊鎻掔墛缁绘盯宕卞Δ鍐冣剝绻涘畝濠佺敖缂佽鲸鎹囧畷鎺戭潩閹典焦鐎搁梻浣烘嚀閸ゆ牠骞忛敓锟�婵犵數濮烽弫鍛婃叏椤撱垹绠柛鎰靛枛瀹告繃銇勯幘瀵哥畼闁硅娲熷缁樼瑹閳ь剙岣胯鐓ら柕鍫濇偪濞差亜惟闁宠桨鑳堕崝锕€顪冮妶鍡楃瑐闁煎啿鐖奸崺濠囧即閵忥紕鍘梺鎼炲劗閺呮稒绂掕缁辨帗娼忛埡浣锋闂佽桨鐒﹂幑鍥极閹剧粯鏅搁柨鐕傛嫹闂傚倸鍊搁崐椋庢濮橆兗缂氱憸宥堢亱闂佸湱铏庨崰鏍不椤栫偞鐓ラ柣鏇炲€圭€氾拷  闂傚倸鍊搁崐鐑芥嚄閼哥數浠氱紓鍌欒兌缁垶銆冮崨鏉戠厺鐎广儱顦崡鎶芥煏韫囨洖校闁诲寒鍓熷铏圭磼濡搫顫嶅銈嗗姉閸樠囧煡婢跺á鐔兼煥鐎n兘鍋撴繝姘拺鐟滅増甯掓禍浼存煕閹惧鈽夐柍缁樻煥椤繈鎳滅喊妯诲闂備礁鎲$粙鎴︺偑閺夋垟鏋旈柡鍐e亾缂佺粯绋撴禒锕傚磼濮橆剦鐎抽梻浣哥-缁垶骞戦崶顒傚祦閻庯綆浜栭弨浠嬫煙闁箑澧い鏂垮€规穱濠囨倷椤忓嫧鍋撻弽褜娼栧┑鐘宠壘閸屻劎鎲歌箛娑樼疅闁圭虎鍠楅弲鎼佹煥閻曞倹瀚�
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本文示例源代码或素材下载

介绍

本文描述在网上能够找到的最简单,最快速的哈夫曼编码。本方法不使用任何扩展动态库,比如STL或者组件。只使用简单的C函数,比如:memset,memmove,qsort,malloc,realloc和memcpy。

因此,大家都会发现,理解甚至修改这个编码都是很容易的。

背景

哈夫曼压缩是个无损的压缩算法,一般用来压缩文本和程序文件。哈夫曼压缩属于可变代码长度算法一族。意思是个体符号(例如,文本文件中的字符)用一个特定长度的位序列替代。因此,在文件中出现频率高的符号,使用短的位序列,而那些很少出现的符号,则用较长的位序列。

编码使用

我用简单的C函数写这个编码是为了让它在任何地方使用都会比较方便。你可以将他们放到类中,或者直接使用这个函数。并且我使用了简单的格式,仅仅输入输出缓冲区,而不象其它文章中那样,输入输出文件。

bool CompressHuffman(BYTE *pSrc, int nSrcLen, BYTE *&pDes, int &nDesLen);
bool DecompressHuffman(BYTE *pSrc, int nSrcLen, BYTE *&pDes, int &nDesLen);
要点说明

速度

为了让它(huffman.cpp)快速运行,我花了很长时间。同时,我没有使用任何动态库,比如STL或者MFC。它压缩1M数据少于100ms(P3处理器,主频1G)。

压缩

压缩代码非常简单,首先用ASCII值初始化511个哈夫曼节点:

CHuffmanNode nodes[511];
for(int nCount = 0; nCount < 256; nCount++)
  nodes[nCount].byAscii = nCount;
然后,计算在输入缓冲区数据中,每个ASCII码出现的频率:for(nCount = 0; nCount < nSrcLen; nCount++)
  nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++;
然后,根据频率进行排序:qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare);现在,构造哈夫曼树,获取每个ASCII码对应的位序列:int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes);构造哈夫曼树非常简单,将所有的节点放到一个队列中,用一个节点替换两个频率最低的节点,新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样,新节点就是两个被替换节点的父节点了。如此循环,直到队列中只剩一个节点(树根)。// parent node
pNode = &nodes[nParentNode++];
// pop first child
pNode->pLeft = PopNode(pNodes, nBackNode--, false);
// pop second child
pNode->pRight = PopNode(pNodes, nBackNode--, true);
// adjust parent of the two poped nodes
pNode->pLeft->pParent = pNode->pRight->pParent = pNode;
// adjust parent frequency
pNode->nFrequency = pNode->pLeft->nFrequency + pNode->pRight->nFrequency;
这里我用了一个好的诀窍来避免使用任何队列组件。我先前就直到ASCII码只有256个,但我分配了511个(CHuffmanNode nodes[511]),前255个记录ASCII码,而用后255个记录哈夫曼树中的父节点。并且在构造树的时候只使用一个指针数组(ChuffmanNode *pNodes[256])来指向这些节点。同样使用两个变量来操作队列索引(int nParentNode = nNodeCount;nBackNode = nNodeCount –1)。

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Tags:简单快速 哈夫曼 编码

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