20182326 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》哈夫曼实验报告
1.实验内容及要求
设有字符集：S={a,b,c,d,e，f,g,h,i,j,k,l,m,n.o.p.q,r,s,t,u,v,w,x,y,z}。
给定一个包含26个英文字母的文件，统计每个字符出现的概率，根据计算的概率构造一颗哈夫曼树。
并完成对英文文件的编码和解码。
要求：
（1）准备一个包含26个英文字母的英文文件（可以不包含标点符号等），统计各个字符的概率
（2）构造哈夫曼树
（3）对英文文件进行编码，输出一个编码后的文件
（4）对编码文件进行解码，输出一个解码后的文件
（5）撰写博客记录实验的设计和实现过程，并将源代码传到码云
（6）把实验结果截图上传到云班课
2. 实验过程及结果
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哈夫曼树
哈夫曼树又称为最优树.- 路径和路径长度：
在一棵树中，从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路，称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。若规定根结点的层数为1，则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1。 - 结点的权及带权路径长度：
若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值，则这个数值称为该结点的权。结点的带权路径长度为：从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积。 - 树的带权路径长度：
树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和，记为WPL。
- 路径和路径长度：
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调入文件
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构建哈夫曼树
package com.liuhao.DataStructures;
import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
public class HuffmanTree {
public static class Node<E> {
E data;
double weight;
Node leftChild;
Node rightChild;
public Node(E data, double weight) {
super();
this.data = data;
this.weight = weight;
}
public String toString() {
return "Node[data=" + data + ", weight=" + weight + "]";
}
}
public static void main(String[] args) {
List<Node> nodes = new ArrayList<Node>();
nodes.add(new Node("A", 40.0));
nodes.add(new Node("B", 8.0));
nodes.add(new Node("C", 10.0));
nodes.add(new Node("D", 30.0));
nodes.add(new Node("E", 10.0));
nodes.add(new Node("F", 2.0));
Node root = HuffmanTree.createTree(nodes);
System.out.println(breadthFirst(root));
}
/**
* 构造哈夫曼树
*
* @param nodes
* 节点集合
* @return 构造出来的哈夫曼树的根节点
*/
private static Node createTree(List<Node> nodes) {
// 只要nodes数组中还有2个以上的节点
while (nodes.size() > 1) {
quickSort(nodes);
//获取权值最小的两个节点
Node left = nodes.get(nodes.size()-1);
Node right = nodes.get(nodes.size()-2);
//生成新节点，新节点的权值为两个子节点的权值之和
Node parent = new Node(null, left.weight + right.weight);
//让新节点作为两个权值最小节点的父节点
parent.leftChild = left;
parent.rightChild = right;
//删除权值最小的两个节点
nodes.remove(nodes.size()-1);
nodes.remove(nodes.size()-1);
//将新节点加入到集合中
nodes.add(parent);
}
return nodes.get(0);
}
/**
* 将指定集合中的i和j索引处的元素交换
*
* @param nodes
* @param i
* @param j
*/
private static void swap(List<Node> nodes, int i, int j) {
Node tmp;
tmp = nodes.get(i);
nodes.set(i, nodes.get(j));
nodes.set(j, tmp);
}
/**
* 实现快速排序算法，用于对节点进行排序
*
* @param nodes
* @param start
* @param end
*/
private static void subSort(List<Node> nodes, int start, int end) {
if (start < end) {
// 以第一个元素作为分界值
Node base = nodes.get(start);
// i从左边搜索，搜索大于分界值的元素的索引
int i = start;
// j从右边开始搜索，搜索小于分界值的元素的索引
int j = end + 1;
while (true) {
// 找到大于分界值的元素的索引，或者i已经到了end处
while (i < end && nodes.get(++i).weight >= base.weight)
;
// 找到小于分界值的元素的索引，或者j已经到了start处
while (j > start && nodes.get(--j).weight <= base.weight)
;
if (i < j) {
swap(nodes, i, j);
} else {
break;
}
}
swap(nodes, start, j);
//递归左边子序列
subSort(nodes, start, j - 1);
//递归右边子序列
subSort(nodes, j + 1, end);
}
}
public static void quickSort(List<Node> nodes){
subSort(nodes, 0, nodes.size()-1);
}
//广度优先遍历
public static List<Node> breadthFirst(Node root){
Queue<Node> queue = new ArrayDeque<Node>();
List<Node> list = new ArrayList<Node>();
if(root!=null){
//将根元素加入“队列”
queue.offer(root);
}
while(!queue.isEmpty()){
//将该队列的“队尾”元素加入到list中
list.add(queue.peek());
Node p = queue.poll();
//如果左子节点不为null，将它加入到队列
if(p.leftChild != null){
queue.offer(p.leftChild);
}
//如果右子节点不为null，将它加入到队列
if(p.rightChild != null){
queue.offer(p.rightChild);
}
}
return list;
}
}
- 编码，输出文件
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解码，输出文件
-
代码
结果：
3. 实验过程中遇到的问题和解决过程
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问题1：系统找不到指定文件
-
问题1解决方案：当你创建文件时，首先应该创建文件的父目录（除非你手动创建过了父目录）。
也就是这样写创建多级目录的文件：
File fileDir = new File(“C:/test/”);
fileDir.mkdirs();
File file = new File(“test.txt”);
file.createNewFile();
改动之后仍有错误，经检查发现是文件名写错了。。。
其他（感悟、思考等）
- 太粗心了，没检查出错误（问题一）