प्रवेश
इस लेख में, मैं प्रसिद्ध हफ़मैन एल्गोरिदम के साथ-साथ डेटा संपीड़न में इसके अनुप्रयोग के बारे में बात करूंगा।
परिणामस्वरूप, हम एक साधारण संग्रहकर्ता लिखेंगे। यह पहले से ही हो चुका है , लेकिन व्यावहारिक कार्यान्वयन के बिना। वर्तमान पोस्ट की सैद्धांतिक सामग्री स्कूली कंप्यूटर विज्ञान पाठों और रॉबर्ट लाफोरेट की पुस्तक "डेटा स्ट्रक्चर्स एंड एल्गोरिदम इन जावा" से ली गई है। तो, सब कुछ कटौती के अंतर्गत है!
थोड़ा सोचा
एक सामान्य टेक्स्ट फ़ाइल में, एक अक्षर को 8 बिट्स (ASCII एन्कोडिंग) या 16 (यूनिकोड एन्कोडिंग) के साथ एन्कोड किया जाता है। आगे, हम ASCII एन्कोडिंग पर विचार करेंगे। उदाहरण के लिए, स्ट्रिंग s1 = "सुसी का कहना है कि यह आसान है" लें। कुल मिलाकर, पंक्ति में 22 अक्षर हैं, जिनमें रिक्त स्थान और नई पंक्ति का अक्षर - 'एन' शामिल है। इस लाइन वाली फ़ाइल का वजन 22*8 = 176 बिट्स होगा। सवाल तुरंत उठता है: क्या 8 अक्षर को एन्कोड करने के लिए सभी 1 बिट्स का उपयोग करना तर्कसंगत है? हम सभी ASCII वर्णों का उपयोग नहीं करते हैं. यदि वे थे भी, तो सबसे अधिक बार आने वाले अक्षर - S - को सबसे छोटा संभव कोड देना अधिक तर्कसंगत होगा, और सबसे दुर्लभ अक्षर - T (या U, या 'n') के लिए - कोड को अधिक प्रामाणिक देना होगा। यह हफ़मैन एल्गोरिदम है: आपको सबसे अच्छा एन्कोडिंग विकल्प ढूंढना होगा, जिसमें फ़ाइल न्यूनतम वजन की होगी। यह बिल्कुल सामान्य है कि अलग-अलग वर्णों की कोड लंबाई अलग-अलग होगी - यह एल्गोरिदम का आधार है।
कोडिंग
वर्ण 'S' को एक कोड क्यों न दिया जाए, उदाहरण के लिए, 1 बिट लंबा: 0 या 1। अपने संदेश को डिकोड करें - एन्कोडेड स्ट्रिंग s1 - और आप देखते हैं कि कोड 0 से शुरू होता है। तो, क्या करें: क्या यह वर्ण S है, या यह कोई अन्य वर्ण है, जैसे A? इसलिए, एक महत्वपूर्ण नियम उत्पन्न होता है:
कोई भी कोड दूसरे का उपसर्ग नहीं होना चाहिए
यह नियम एल्गोरिथम की कुंजी है. इसलिए, कोड का निर्माण एक आवृत्ति तालिका से शुरू होता है, जो प्रत्येक प्रतीक की आवृत्ति (घटनाओं की संख्या) को इंगित करता है:
सबसे अधिक घटनाओं वाले वर्णों को कम से कम एन्कोड किया जाना चाहिए संभव बिट्स की संख्या. मैं संभावित कोड तालिकाओं में से एक का उदाहरण दूंगा:
तो एन्कोडेड संदेश इस तरह दिखेगा:
10 01111 10 110 1111 00 10 010 1110 10 00 110 0110 00 110 10 00 1111 010 10 1110 01110
मैंने प्रत्येक अक्षर के कोड को एक स्थान से अलग कर दिया। संपीड़ित फ़ाइल में वास्तव में ऐसा नहीं होगा!
सवाल उठता है: यह नौसिखिया एक कोड के साथ कैसे आया, एक कोड तालिका कैसे बनाई जाए? इस पर नीचे चर्चा की जाएगी।
हफ़मैन ट्री का निर्माण
यहीं पर बाइनरी सर्च ट्री बचाव के लिए आते हैं। चिंता न करें, आपको यहां खोजने, सम्मिलित करने और हटाने के तरीकों की आवश्यकता नहीं होगी। यहाँ जावा में वृक्ष संरचना है:
public class Node {
private int frequence;
private char letter;
private Node leftChild;
private Node rightChild;
...
}
class BinaryTree {
private Node root;
public BinaryTree() {
root = new Node();
}
public BinaryTree(Node root) {
this.root = root;
}
...
}
यह पूरा कोड नहीं है, पूरा कोड नीचे होगा।
यहां पेड़ बनाने का एल्गोरिदम दिया गया है:
- संदेश से प्रत्येक वर्ण के लिए एक नोड ऑब्जेक्ट बनाएं (पंक्ति s1)। हमारे मामले में, 9 नोड (नोड ऑब्जेक्ट) होंगे। प्रत्येक नोड में दो डेटा फ़ील्ड होते हैं: प्रतीक और आवृत्ति
- प्रत्येक नोड नोड के लिए एक ट्री ऑब्जेक्ट (बाइनरीट्री) बनाएं। नोड पेड़ की जड़ बन जाता है.
- इन पेड़ों को प्राथमिकता कतार में डालें। आवृत्ति जितनी कम होगी, प्राथमिकता उतनी अधिक होगी। इस प्रकार, निकालते समय, सबसे कम आवृत्ति वाले पेड़ को हमेशा चुना जाता है।
इसके बाद, आपको चक्रीय रूप से निम्नलिखित कार्य करने होंगे:
- प्राथमिकता कतार से दो पेड़ों को पुनः प्राप्त करें और उन्हें एक नए नोड (बिना किसी अक्षर के नव निर्मित नोड) के बच्चे बनाएं। नए नोड की आवृत्ति दो वंशज पेड़ों की आवृत्तियों के योग के बराबर है।
- इस नोड के लिए, इस नोड पर जड़ित एक पेड़ बनाएं। इस पेड़ को वापस प्राथमिकता कतार में डालें। (चूँकि पेड़ की एक नई आवृत्ति है, यह संभवतः कतार में एक नए स्थान पर आ जाएगा)
- चरण 1 और 2 को तब तक जारी रखें जब तक कि कतार में एक पेड़ न रह जाए - हफ़मैन पेड़
लाइन s1 पर इस एल्गोरिदम पर विचार करें:
यहां प्रतीक "एलएफ" (लाइनफीड) एक नई लाइन को दर्शाता है, "एसपी" (स्पेस) एक स्पेस है।
और फिर क्या?
हमें हफ़मैन पेड़ मिला। ठीक है। और इसके साथ क्या करना है? वे इसे मुफ़्त में नहीं लेंगे। और फिर, आपको पेड़ की जड़ से लेकर पत्तियों तक सभी संभावित रास्तों का पता लगाने की आवश्यकता है। हम एक किनारे को 0 लेबल करने के लिए सहमत हैं यदि यह बाएं बच्चे की ओर जाता है और 1 यदि यह दाईं ओर जाता है। कड़ाई से कहें तो, इन नोटेशन में, वर्ण कोड पेड़ की जड़ से उसी वर्ण वाले पत्ते तक का मार्ग है।
इस प्रकार, कोड की तालिका निकली। ध्यान दें कि यदि हम इस तालिका पर विचार करते हैं, तो हम प्रत्येक वर्ण के "वजन" के बारे में निष्कर्ष निकाल सकते हैं - यह उसके कोड की लंबाई है। फिर, संपीड़ित रूप में, स्रोत फ़ाइल का वजन होगा: 2 * 3 + 2 * 4 + 3 * 3 + 6 * 2 + 1 * 4 + 1 * 5 + 2 * 4 + 4 * 2 + 1 * 5 = 65 बिट्स . सबसे पहले इसका वजन 176 बिट्स था। इसलिए, हमने इसे 176/65 = 2.7 गुना तक कम कर दिया! लेकिन यह एक स्वप्नलोक है. ऐसा अनुपात प्राप्त होने की संभावना नहीं है. क्यों? इस पर थोड़ी देर बाद चर्चा की जाएगी.
डिकोडिंग
खैर, शायद सबसे सरल चीज़ जो बची है वह है डिकोडिंग। मुझे लगता है कि आप में से कई लोगों ने अनुमान लगाया है कि बिना किसी संकेत के एक संपीड़ित फ़ाइल बनाना असंभव है कि इसे कैसे एन्कोड किया गया था - हम इसे डीकोड करने में सक्षम नहीं होंगे! हां, हां, मेरे लिए इसे समझना कठिन था, लेकिन मुझे एक कंप्रेशन टेबल के साथ एक टेक्स्ट फ़ाइल टेबल.txt बनानी होगी:
01110
00
A010
E1111
I110
S10
T0110
U01111
Y1110
तालिका प्रविष्टि 'वर्ण'''वर्ण कोड'' के रूप में। 01110 बिना चिन्ह के क्यों है? वास्तव में, यह एक प्रतीक के साथ है, बस जावा टूल्स जो मैं फ़ाइल में आउटपुट करते समय उपयोग करता हूं, न्यूलाइन कैरेक्टर - 'एन' - को एक न्यूलाइन में परिवर्तित कर दिया जाता है (चाहे यह कितना भी बेवकूफी भरा लगे)। इसलिए, ऊपर की खाली पंक्ति कोड 01110 के लिए वर्ण है। कोड 00 के लिए, वर्ण पंक्ति की शुरुआत में एक स्थान है। मुझे तुरंत कहना होगा कि तालिका को संग्रहीत करने की यह विधि हमारे खान गुणांक के लिए सबसे अतार्किक होने का दावा कर सकती है। लेकिन इसे समझना और लागू करना आसान है। अनुकूलन के बारे में टिप्पणियों में आपकी सिफारिशें सुनकर मुझे खुशी होगी।
इस तालिका के साथ, डिकोड करना बहुत आसान है। आइए याद रखें कि एन्कोडिंग बनाते समय हमें किस नियम द्वारा निर्देशित किया गया था:
कोई भी कोड दूसरे का उपसर्ग नहीं होना चाहिए
यहीं पर यह एक सुविधाजनक भूमिका निभाता है। हम क्रमिक रूप से थोड़ा-थोड़ा करके पढ़ते हैं, और जैसे ही परिणामी स्ट्रिंग डी, जिसमें पढ़े गए बिट्स शामिल होते हैं, चरित्र चरित्र के अनुरूप एन्कोडिंग से मेल खाता है, हमें तुरंत पता चलता है कि चरित्र चरित्र (और केवल यह!) एन्कोड किया गया था। इसके बाद, हम डिकोड स्ट्रिंग (डिकोड किए गए संदेश वाली स्ट्रिंग) में अक्षर लिखते हैं, डी स्ट्रिंग को रीसेट करते हैं, और एन्कोडेड फ़ाइल को आगे पढ़ते हैं।
कार्यान्वयन
अब एक संग्रहकर्ता लिखकर मेरे कोड को अपमानित करने का समय आ गया है। चलिए इसे कंप्रेसर कहते हैं।
प्रारंभ करें। सबसे पहले, हम नोड क्लास लिखते हैं:
public class Node {
private int frequence;//частота
private char letter;//буква
private Node leftChild;//левый потомок
private Node rightChild;//правый потомок
public Node(char letter, int frequence) { //собственно, конструктор
this.letter = letter;
this.frequence = frequence;
}
public Node() {}//перегрузка конструтора для безымянных узлов(см. выше в разделе о построении дерева Хаффмана)
public void addChild(Node newNode) {//добавить потомка
if (leftChild == null)//если левый пустой=> правый тоже=> добавляем в левый
leftChild = newNode;
else {
if (leftChild.getFrequence() <= newNode.getFrequence()) //в общем, левым потомком
rightChild = newNode;//станет тот, у кого меньше частота
else {
rightChild = leftChild;
leftChild = newNode;
}
}
frequence += newNode.getFrequence();//итоговая частота
}
public Node getLeftChild() {
return leftChild;
}
public Node getRightChild() {
return rightChild;
}
public int getFrequence() {
return frequence;
}
public char getLetter() {
return letter;
}
public boolean isLeaf() {//проверка на лист
return leftChild == null && rightChild == null;
}
}
अब पेड़:
class BinaryTree {
private Node root;
public BinaryTree() {
root = new Node();
}
public BinaryTree(Node root) {
this.root = root;
}
public int getFrequence() {
return root.getFrequence();
}
public Node getRoot() {
return root;
}
}
प्राथमिकता कतार:
import java.util.ArrayList;//да-да, очередь будет на базе списка
class PriorityQueue {
private ArrayList<BinaryTree> data;//список очереди
private int nElems;//кол-во элементов в очереди
public PriorityQueue() {
data = new ArrayList<BinaryTree>();
nElems = 0;
}
public void insert(BinaryTree newTree) {//вставка
if (nElems == 0)
data.add(newTree);
else {
for (int i = 0; i < nElems; i++) {
if (data.get(i).getFrequence() > newTree.getFrequence()) {//если частота вставляемого дерева меньше
data.add(i, newTree);//чем част. текущего, то cдвигаем все деревья на позициях справа на 1 ячейку
break;//затем ставим новое дерево на позицию текущего
}
if (i == nElems - 1)
data.add(newTree);
}
}
nElems++;//увеличиваем кол-во элементов на 1
}
public BinaryTree remove() {//удаление из очереди
BinaryTree tmp = data.get(0);//копируем удаляемый элемент
data.remove(0);//собственно, удаляем
nElems--;//уменьшаем кол-во элементов на 1
return tmp;//возвращаем удаленный элемент(элемент с наименьшей частотой)
}
}
वह वर्ग जो हफ़मैन वृक्ष बनाता है:
public class HuffmanTree {
private final byte ENCODING_TABLE_SIZE = 127;//длина кодировочной таблицы
private String myString;//сообщение
private BinaryTree huffmanTree;//дерево Хаффмана
private int[] freqArray;//частотная таблица
private String[] encodingArray;//кодировочная таблица
//----------------constructor----------------------
public HuffmanTree(String newString) {
myString = newString;
freqArray = new int[ENCODING_TABLE_SIZE];
fillFrequenceArray();
huffmanTree = getHuffmanTree();
encodingArray = new String[ENCODING_TABLE_SIZE];
fillEncodingArray(huffmanTree.getRoot(), "", "");
}
//--------------------frequence array------------------------
private void fillFrequenceArray() {
for (int i = 0; i < myString.length(); i++) {
freqArray[(int)myString.charAt(i)]++;
}
}
public int[] getFrequenceArray() {
return freqArray;
}
//------------------------huffman tree creation------------------
private BinaryTree getHuffmanTree() {
PriorityQueue pq = new PriorityQueue();
//алгоритм описан выше
for (int i = 0; i < ENCODING_TABLE_SIZE; i++) {
if (freqArray[i] != 0) {//если символ существует в строке
Node newNode = new Node((char) i, freqArray[i]);//то создать для него Node
BinaryTree newTree = new BinaryTree(newNode);//а для Node создать BinaryTree
pq.insert(newTree);//вставить в очередь
}
}
while (true) {
BinaryTree tree1 = pq.remove();//извлечь из очереди первое дерево.
try {
BinaryTree tree2 = pq.remove();//извлечь из очереди второе дерево
Node newNode = new Node();//создать новый Node
newNode.addChild(tree1.getRoot());//сделать его потомками два извлеченных дерева
newNode.addChild(tree2.getRoot());
pq.insert(new BinaryTree(newNode);
} catch (IndexOutOfBoundsException e) {//осталось одно дерево в очереди
return tree1;
}
}
}
public BinaryTree getTree() {
return huffmanTree;
}
//-------------------encoding array------------------
void fillEncodingArray(Node node, String codeBefore, String direction) {//заполнить кодировочную таблицу
if (node.isLeaf()) {
encodingArray[(int)node.getLetter()] = codeBefore + direction;
} else {
fillEncodingArray(node.getLeftChild(), codeBefore + direction, "0");
fillEncodingArray(node.getRightChild(), codeBefore + direction, "1");
}
}
String[] getEncodingArray() {
return encodingArray;
}
public void displayEncodingArray() {//для отладки
fillEncodingArray(huffmanTree.getRoot(), "", "");
System.out.println("======================Encoding table====================");
for (int i = 0; i < ENCODING_TABLE_SIZE; i++) {
if (freqArray[i] != 0) {
System.out.print((char)i + " ");
System.out.println(encodingArray[i]);
}
}
System.out.println("========================================================");
}
//-----------------------------------------------------
String getOriginalString() {
return myString;
}
}
वह वर्ग जिसमें एनकोड/डीकोड होता है:
public class HuffmanOperator {
private final byte ENCODING_TABLE_SIZE = 127;//длина таблицы
private HuffmanTree mainHuffmanTree;//дерево Хаффмана (используется только для сжатия)
private String myString;//исходное сообщение
private int[] freqArray;//частотаная таблица
private String[] encodingArray;//кодировочная таблица
private double ratio;//коэффициент сжатия
public HuffmanOperator(HuffmanTree MainHuffmanTree) {//for compress
this.mainHuffmanTree = MainHuffmanTree;
myString = mainHuffmanTree.getOriginalString();
encodingArray = mainHuffmanTree.getEncodingArray();
freqArray = mainHuffmanTree.getFrequenceArray();
}
public HuffmanOperator() {}//for extract;
//---------------------------------------compression-----------------------------------------------------------
private String getCompressedString() {
String compressed = "";
String intermidiate = "";//промежуточная строка(без добавочных нулей)
//System.out.println("=============================Compression=======================");
//displayEncodingArray();
for (int i = 0; i < myString.length(); i++) {
intermidiate += encodingArray[myString.charAt(i)];
}
//Мы не можем писать бит в файл. Поэтому нужно сделать длину сообщения кратной 8=>
//нужно добавить нули в конец(можно 1, нет разницы)
byte counter = 0;//количество добавленных в конец нулей (байта в полне хватит: 0<=counter<8<127)
for (int length = intermidiate.length(), delta = 8 - length % 8;
counter < delta ; counter++) {//delta - количество добавленных нулей
intermidiate += "0";
}
//склеить кол-во добавочных нулей в бинарном предаствлении и промежуточную строку
compressed = String.format("%8s", Integer.toBinaryString(counter & 0xff)).replace(" ", "0") + intermidiate;
//идеализированный коэффициент
setCompressionRatio();
//System.out.println("===============================================================");
return compressed;
}
private void setCompressionRatio() {//посчитать идеализированный коэффициент
double sumA = 0, sumB = 0;//A-the original sum
for (int i = 0; i < ENCODING_TABLE_SIZE; i++) {
if (freqArray[i] != 0) {
sumA += 8 * freqArray[i];
sumB += encodingArray[i].length() * freqArray[i];
}
}
ratio = sumA / sumB;
}
public byte[] getBytedMsg() {//final compression
StringBuilder compressedString = new StringBuilder(getCompressedString());
byte[] compressedBytes = new byte[compressedString.length() / 8];
for (int i = 0; i < compressedBytes.length; i++) {
compressedBytes[i] = (byte) Integer.parseInt(compressedString.substring(i * 8, (i + 1) * 8), 2);
}
return compressedBytes;
}
//---------------------------------------end of compression----------------------------------------------------------------
//------------------------------------------------------------extract-----------------------------------------------------
public String extract(String compressed, String[] newEncodingArray) {
String decompressed = "";
String current = "";
String delta = "";
encodingArray = newEncodingArray;
//displayEncodingArray();
//получить кол-во вставленных нулей
for (int i = 0; i < 8; i++)
delta += compressed.charAt(i);
int ADDED_ZEROES = Integer.parseInt(delta, 2);
for (int i = 8, l = compressed.length() - ADDED_ZEROES; i < l; i++) {
//i = 8, т.к. первым байтом у нас идет кол-во вставленных нулей
current += compressed.charAt(i);
for (int j = 0; j < ENCODING_TABLE_SIZE; j++) {
if (current.equals(encodingArray[j])) {//если совпало
decompressed += (char)j;//то добавляем элемент
current = "";//и обнуляем текущую строку
}
}
}
return decompressed;
}
public String getEncodingTable() {
String enc = "";
for (int i = 0; i < encodingArray.length; i++) {
if (freqArray[i] != 0)
enc += (char)i + encodingArray[i] + 'n';
}
return enc;
}
public double getCompressionRatio() {
return ratio;
}
public void displayEncodingArray() {//для отладки
System.out.println("======================Encoding table====================");
for (int i = 0; i < ENCODING_TABLE_SIZE; i++) {
//if (freqArray[i] != 0) {
System.out.print((char)i + " ");
System.out.println(encodingArray[i]);
//}
}
System.out.println("========================================================");
}
}
एक वर्ग जो फ़ाइल में लिखने की सुविधा देता है:
import java.io.File;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.Closeable;
public class FileOutputHelper implements Closeable {
private File outputFile;
private FileOutputStream fileOutputStream;
public FileOutputHelper(File file) throws FileNotFoundException {
outputFile = file;
fileOutputStream = new FileOutputStream(outputFile);
}
public void writeByte(byte msg) throws IOException {
fileOutputStream.write(msg);
}
public void writeBytes(byte[] msg) throws IOException {
fileOutputStream.write(msg);
}
public void writeString(String msg) {
try (PrintWriter pw = new PrintWriter(outputFile)) {
pw.write(msg);
} catch (FileNotFoundException e) {
System.out.println("Неверный путь, или такого файла не существует!");
}
}
@Override
public void close() throws IOException {
fileOutputStream.close();
}
public void finalize() throws IOException {
close();
}
}
एक वर्ग जो फ़ाइल से पढ़ने की सुविधा देता है:
import java.io.FileInputStream;
import java.io.EOFException;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.Closeable;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
public class FileInputHelper implements Closeable {
private FileInputStream fileInputStream;
private BufferedReader fileBufferedReader;
public FileInputHelper(File file) throws IOException {
fileInputStream = new FileInputStream(file);
fileBufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fileInputStream));
}
public byte readByte() throws IOException {
int cur = fileInputStream.read();
if (cur == -1)//если закончился файл
throw new EOFException();
return (byte)cur;
}
public String readLine() throws IOException {
return fileBufferedReader.readLine();
}
@Override
public void close() throws IOException{
fileInputStream.close();
}
}
खैर, और मुख्य वर्ग:
import java.io.File;
import java.nio.charset.MalformedInputException;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.NoSuchFileException;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.io.EOFException;
public class Main {
private static final byte ENCODING_TABLE_SIZE = 127;
public static void main(String[] args) throws IOException {
try {//указываем инструкцию с помощью аргументов командной строки
if (args[0].equals("--compress") || args[0].equals("-c"))
compress(args[1]);
else if ((args[0].equals("--extract") || args[0].equals("-x"))
&& (args[2].equals("--table") || args[2].equals("-t"))) {
extract(args[1], args[3]);
}
else
throw new IllegalArgumentException();
} catch (ArrayIndexOutOfBoundsException | IllegalArgumentException e) {
System.out.println("Неверный формат ввода аргументов ");
System.out.println("Читайте Readme.txt");
e.printStackTrace();
}
}
public static void compress(String stringPath) throws IOException {
List<String> stringList;
File inputFile = new File(stringPath);
String s = "";
File compressedFile, table;
try {
stringList = Files.readAllLines(Paths.get(inputFile.getAbsolutePath()));
} catch (NoSuchFileException e) {
System.out.println("Неверный путь, или такого файла не существует!");
return;
} catch (MalformedInputException e) {
System.out.println("Текущая кодировка файла не поддерживается");
return;
}
for (String item : stringList) {
s += item;
s += 'n';
}
HuffmanOperator operator = new HuffmanOperator(new HuffmanTree(s));
compressedFile = new File(inputFile.getAbsolutePath() + ".cpr");
compressedFile.createNewFile();
try (FileOutputHelper fo = new FileOutputHelper(compressedFile)) {
fo.writeBytes(operator.getBytedMsg());
}
//create file with encoding table:
table = new File(inputFile.getAbsolutePath() + ".table.txt");
table.createNewFile();
try (FileOutputHelper fo = new FileOutputHelper(table)) {
fo.writeString(operator.getEncodingTable());
}
System.out.println("Путь к сжатому файлу: " + compressedFile.getAbsolutePath());
System.out.println("Путь к кодировочной таблице " + table.getAbsolutePath());
System.out.println("Без таблицы файл будет невозможно извлечь!");
double idealRatio = Math.round(operator.getCompressionRatio() * 100) / (double) 100;//идеализированный коэффициент
double realRatio = Math.round((double) inputFile.length()
/ ((double) compressedFile.length() + (double) table.length()) * 100) / (double)100;//настоящий коэффициент
System.out.println("Идеализированный коэффициент сжатия равен " + idealRatio);
System.out.println("Коэффициент сжатия с учетом кодировочной таблицы " + realRatio);
}
public static void extract(String filePath, String tablePath) throws FileNotFoundException, IOException {
HuffmanOperator operator = new HuffmanOperator();
File compressedFile = new File(filePath),
tableFile = new File(tablePath),
extractedFile = new File(filePath + ".xtr");
String compressed = "";
String[] encodingArray = new String[ENCODING_TABLE_SIZE];
//read compressed file
//!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!check here:
try (FileInputHelper fi = new FileInputHelper(compressedFile)) {
byte b;
while (true) {
b = fi.readByte();//method returns EOFException
compressed += String.format("%8s", Integer.toBinaryString(b & 0xff)).replace(" ", "0");
}
} catch (EOFException e) {
}
//--------------------
//read encoding table:
try (FileInputHelper fi = new FileInputHelper(tableFile)) {
fi.readLine();//skip first empty string
encodingArray[(byte)'n'] = fi.readLine();//read code for 'n'
while (true) {
String s = fi.readLine();
if (s == null)
throw new EOFException();
encodingArray[(byte)s.charAt(0)] = s.substring(1, s.length());
}
} catch (EOFException ignore) {}
extractedFile.createNewFile();
//extract:
try (FileOutputHelper fo = new FileOutputHelper(extractedFile)) {
fo.writeString(operator.extract(compressed, encodingArray));
}
System.out.println("Путь к распакованному файлу " + extractedFile.getAbsolutePath());
}
}
आपको फ़ाइल को readme.txt निर्देशों के साथ स्वयं लिखना होगा 🙂
निष्कर्ष
मुझे लगता है कि मैं बस यही कहना चाहता था। यदि आपको कोड, एल्गोरिथम, सामान्य तौर पर किसी भी अनुकूलन में सुधार करने में मेरी अक्षमता के बारे में कुछ कहना है, तो बेझिझक लिखें। यदि मैंने कुछ नहीं समझाया हो तो कृपया वह भी लिखें। मुझे टिप्पणियों में आपसे सुनना अच्छा लगेगा!
पुनश्च
हाँ, हाँ, मैं अभी भी यहाँ हूँ, क्योंकि मैं गुणांक के बारे में नहीं भूला हूँ। स्ट्रिंग एस1 के लिए, एन्कोडिंग तालिका का वजन 48 बाइट्स है - मूल फ़ाइल से बहुत अधिक, और वे अतिरिक्त शून्य के बारे में नहीं भूले (जोड़े गए शून्य की संख्या 7 है) => संपीड़न अनुपात एक से कम होगा: 176 /(65 + 48*8 + 7) = 0.38. अगर आपने भी इस बात पर ध्यान दिया है तो ऐसा नहीं है कि आपका काम हो गया। हाँ, यह कार्यान्वयन छोटी फ़ाइलों के लिए अत्यंत अक्षम होगा। लेकिन बड़ी फ़ाइलों का क्या होता है? फ़ाइल का आकार एन्कोडिंग तालिका के आकार से बहुत बड़ा है। यह वह जगह है जहां एल्गोरिदम उसी तरह काम करता है जैसे उसे करना चाहिए! उदाहरण के लिए, के लिए संग्रहकर्ता 1.46 के बराबर वास्तविक (आदर्शीकृत नहीं) गुणांक देता है - लगभग डेढ़ गुना! और हां, फ़ाइल अंग्रेजी में होनी चाहिए थी।
स्रोत: www.habr.com