Huffman編碼入門

「beep boop beer!」 

首先，咱們先計算出每一個字符出現的次數，咱們獲得下面這樣一張表 :

字符	次數
‘b’	3
‘e’	4
‘p’	2
‘ ‘	2
‘o’	2
‘r’	1
‘!’	1

而後，我把把這些東西放到Priority Queue中（用出現的次數據當 priority），咱們能夠看到，Priority Queue 是以Prioirry排序一個數組，若是Priority同樣，會使用出現的次序排序：下面是咱們獲得的Priority Queue：

接下來就是咱們的算法——把這個Priority Queue 轉成二叉樹。咱們始終從queue的頭取兩個元素來構造一個二叉樹（第一個元素是左結點，第二個是右結點），並把這兩個元素的priority相加，並放回Priority中（再次注意，這裏的Priority就是字符出現的次數），而後，咱們獲得下面的數據圖表：

一樣，咱們再把前兩個取出來，造成一個Priority爲2+2=4的結點，而後再放回Priority Queue中 :

繼續咱們的算法（咱們能夠看到，這是一種自底向上的建樹的過程）：

最終咱們會獲得下面這樣一棵二叉樹：

此時，咱們把這個樹的左支編碼爲0，右支編碼爲1，這樣咱們就能夠遍歷這棵樹獲得字符的編碼，好比：‘b’的編碼是 00，’p'的編碼是101， ‘r’的編碼是1000。咱們能夠看到出現頻率越多的會越在上層，編碼也越短，出現頻率越少的就越在下層，編碼也越長。

最終咱們能夠獲得下面這張編碼表：

字符	編碼
‘b’	00
‘e’	11
‘p’	101
‘ ‘	011
‘o’	010
‘r’	1000
‘!’	1001

這裏須要注意一點，當咱們encode的時候，咱們是按「bit」來encode，decode也是經過bit來完成，好比，若是咱們有這樣的bitset 「1011110111″ 那麼其解碼後就是 「pepe」。因此，咱們須要經過這個二叉樹創建咱們Huffman編碼和解碼的字典表。

這裏須要注意的一點是，咱們的Huffman對各個字符的編碼是不會衝突的，也就是說，不會存在某一個編碼是另外一個編碼的前綴，否則的話就會大問題了。由於encode後的編碼是沒有分隔符的。

因而，對於咱們的原始字符串  beep boop beer!

其對就能的二進制爲 : 0110 0010 0110 0101 0110 0101 0111 0000 0010 0000 0110 0010 0110 1111 0110 1111 0111 0000 0010 0000 0110 0010 0110 0101 0110 0101 0111 0010 0010 0001

咱們的Huffman的編碼爲： 0011 1110 1011 0001 0010 1010 1100 1111 1000 1001

從上面的例子中，咱們能夠看到被壓縮的比例仍是很可觀的。

C源碼：http://en.nerdaholyc.com/wp-content/uploads/2012/05/huffman_string.zip