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BitWriter,工具类,实现按位写入的功能。该类来自网络。MinHeapT ,模板工具类,实现了一个最小堆。生成Huffman树时使用。
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可以在Dog与Cat类中重写Animal中的animalDo方法,通过调用animalDo方法,然后会自动根据不同的实例调用不同类中的方法(多态知识)。
基于这种思路,哈夫曼编码的具体实现过程如下:(1)首先统计文本中各字符出现的频率(权重)。(2)使用这些频率(权重),构建出哈夫曼树。
这是以前写的,可是我不想加注释了,Huffman编码其实原理很简单的,你自己好好学下吧,一句一句注释也太夸张了啊。
利用 数据结构 实现 哈夫曼编码/译码实现 30 系统总体说明:建立一个文本文件,统计该文件中各字符频率,对各字符进行Huffman编码,将该文件翻译成Huffman编码文件。根据Huffman编码规则,将给定的Huffman文件翻译成原文件。
HuffmanTextEncoder类完成压缩功能,可直接运行,压缩测试用文本文件。HuffmanTextDecoder类完成解压缩功能,可直接运行,解压缩 压缩后的文本文件。BitReader,工具类,实现对BufferedInputStream的按位读取。
可以在Dog与Cat类中重写Animal中的animalDo方法,通过调用animalDo方法,然后会自动根据不同的实例调用不同类中的方法(多态知识)。
minchild;...return minchild;} public Object getParents(){ ...return Object;} } 以上的...代表该类方法的逻辑。希望对你有帮助 。对了 ,别忘记在Huffman类中加入import ...Tree 同包中不用加。
但是,同样的思路,在String等封装类中对此方法进行了重写。方法调用得到一个计算公式得到的 int值。
哈夫曼树是给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。
1、根据二叉树的性质:n2=n0-1,列方程组得{n2=n0-1,n0+n2=199},解方程组得n0=100,所以叶子结点有100个。
2、从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林;重复(2)、(3)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求得的哈夫曼树。
3、给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。
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