C 实现 哈夫曼编码
哈夫曼编码是一种用于数据压缩的无损熵编码，根据压缩数据符号出现频率大小进行编码， 出现频率越高，编码后占bit 越少的变长编码。（其他详细介绍见参考）
刚好这两天看到，大学时信息论学完后基本忘记，顺便复习以下，并尝试C代码实现。
如何编码
假设， 准备压缩的数据源， 评估得到各个符号出现的频率如下， 则其编码过程如下图
这里写图片描述
详细参考 huffman编码
程序流程
编码 ：
- 遍历准备压缩的输入内容，累计各个符号出现频率
static void cal_char_freq_table(char *array, uint32 len)
{
memset(freq_table, 0, sizeof(freq_table));
while (len--) {
++freq_table[*array++];
}
}- 遍历频率数组， 根据符号输入频率为每个出现的符号新建节点， 并插入队列，队列中根据频率从小到大排序（方便下一步构建二叉树）
static int8 build_char_freq_list(struct hfm_node *list)
{
uint32 i = 0;
for (; i < 256; ++i) {
if (freq_table[i] > 0) {
struct hfm_node *new = new_hfm_node((char)i, freq_table[i]);
if (new != NULL) {
list_insert(list, new);
} else {
printf("New ffm_node failue!!\n");
return -1;
}
}
}
return 0;
}- 循环取出队列最小两项合并，新建节点， 保存合并后频率值，被合并两项则为新节点左右子节点， 然后将新节点插回队列。 队列中只剩下一项时， 二叉树建立完成， 该项为二插树根节点。
static struct hfm_node *build_char_freq_tree(struct hfm_node *list)
{
struct hfm_node *new = NULL;
struct hfm_node *left, *right;
while (1) {
// 取权中最小的两个节点合并
left = list_pop(list);
if (left == NULL) {
return NULL;
}
right = list_pop(list);
if (right == NULL) {
// root
return left;
}
new = new_hfm_node(0, left->freq + right->freq);
new->left = left;
new->right = right;
list_insert(list, new);
}
}- 遍历二叉树，得到符号对应的编码 （一个byte标记编码编码序列， 左0， 右1， 一个值记录几位）， 遇到叶节点，取出值设置对应的code；
static uint8 hfm_code = 0;
static uint8 hfm_deep = 0;
static void _build_hfm_code_table(struct hfm_node *root)
{
++hfm_deep;
if (root->left == NULL && root->right == NULL) {
hfm_code_table[root->val].code = hfm_code;
hfm_code_table[root->val].len = hfm_deep - 1;
} else {
hfm_code = (hfm_code << 1);
if (root->left != NULL) {
_build_hfm_code_table(root->left);
}
if (root->right != NULL) {
hfm_code |= 1;
_build_hfm_code_table(root->right);
}
hfm_code = (hfm_code >> 1);
}
--hfm_deep;
}
static void build_hfm_code_table(struct hfm_node *root)
{
hfm_code = 0;
hfm_deep = 0;
memset(hfm_code_table, 0, sizeof(hfm_code_table));
if (root != NULL) _build_hfm_code_table(root);
}得到对应的编码映射， 便可以对应编码了 解码时， 也需要二叉树， 依据编码值， 寻得叶节点，得到对应的符号。
参考
本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2017.02.08 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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