【问题标题】:huffman coding for a text file文本文件的霍夫曼编码
【发布时间】:2013-05-16 17:10:20
【问题描述】:

这只是我使用 ocaml 生成的霍夫曼树的一部分。树表示为 (char*int list) 列表:

[(' ', [0]); ('e', [1; 0]); ('t', [1; 1; 0]); ('a', [1; 1; 1; 0]);
 ('o', [1; 1; 1; 1; 0]); ('n', [1; 1; 1; 1; 1; 0]).....].

(char*int list) 是代码和相应的编码比特流。我想知道这是一棵正确的树还是我理解错了。这样,最长编码的 ASC II 代码将是 255 位。原始文件是213.3k,编码后变成227k,而在说明中,我被告知它应该在119k周围生成一个文件。我不知道我的问题出在哪里,因为我按照说明做了所有事情。谁能告诉我这里出了什么问题?

我最大的问题是:如果我使用霍夫曼编码,只有 8 个最常用的字符可以节省空间,而其他 247 个字符会占用额外的空间,是这样吗?如果不是,为什么?

我编写的代码遵循此链接中的说明: http://www.cs.cornell.edu/Courses/cs3110/2012sp/hw/ps3/ps3.html

这是我的编码函数代码:

type huffmantree = Node of huffmantree*(int*int)*huffmantree 
 | Leaf of char*int | Nil
type encoding = char * (int list)

let look_up (chr: char) (encl : encoding list) : int list =
  let rec look_up_rec encl = 
    match encl with
    | [] -> raise (Failure "Not found")
    | (ch,theL)::tl -> if ch = chr then theL
                       else look_up_rec tl
    in
    look_up_rec encl
;;

let get_codes (hm : huffmantree): encoding list = 
  let rec get_codes_rec aTree word=
  match aTree with
  | Nil -> []
  | Node (Leaf(lKey,lFreq),value,Nil) -> [(lKey,[0])]
  | Node (Leaf(lKey,lFreq),value,Leaf(rKey,rFreq)) ->  
    [(lKey,List.append word [0]);(rKey,List.append word [1])]
  | Node (Leaf(lKey,lFreq),value,rNode) -> 
    (lKey,List.append word [0])::(get_codes_rec rNode (List.append     word [1]))
  in
  get_codes_rec hm []
;;

let encode (text : char list) : huffmantree * int list = 
  let sortedT = List.fast_sort (fun ch1 ch2->   
    if (int_of_char ch1)>=(int_of_char) ch2 then 1 else -1) text
  in
  let rec cre_freq_list aList m = 
    match aList with
    | [] -> []
    | hd::[] -> [(hd,m+1)]
    | hd1::hd2::tl -> if hd1=hd2 then cre_freq_list (hd2::tl) (m+1)
                      else (hd1,(m+1))::(cre_freq_list  (hd2::tl) 0)
  in
  let sortedF = List.fast_sort (fun (ch1,fr1) (ch2,fr2) ->
    if fr1>=fr2 then 1 else -1) (cre_freq_list sortedT 0)
  in
  let rec createHuff sortedF= 
    match sortedF with
    | [] -> Nil
    | (ch,va)::[] -> Node (Leaf (ch,va),(256,va),Nil)
    | (ach,aval)::tl -> 
      let rec creH_rec the_tl sib n freq= 
        match the_tl with
        | (bch,bval)::[] -> Node(Leaf (bch,bval),(n,bval+freq),sib)
        | (bch,bval)::btl -> creH_rec btl 
          (Node (Leaf (bch,bval),(n,bval+freq),sib)) (n+1) 
          (freq+bval)
    in creH_rec tl (Leaf(ach,aval)) 256 aval
  in
  let huff = createHuff sortedF
  in
  let rec make_codes text = 
    match text with
    | [] -> []
    | hd::tl -> List.append (look_up hd (get_codes huff)) 
      (make_codes tl)
  in
  (huff,(make_codes text))

【问题讨论】:

  • 将您的代码提供给我们,以便我们为您提供帮助。
  • ...也许还有说明...

标签: ocaml huffman-code


【解决方案1】:

查看生成的树,您似乎没有实现霍夫曼算法。我怀疑'e'在你的文字中比任何其他字母更频繁。如果没有您的代码,我只能猜测,但也许在合并两棵最轻的树时,您将生成的树插入到要合并的树列表的末尾,而不是根据其权重将其插入到正确的位置。

在您的代码中createHuff 被声明为递归但没有递归调用。 您的函数createHuff 从不比较sortedF 列表中的值,您不认为这是个问题吗?这意味着createHuff 将始终生成相同的树(具有不同的标签但具有相同的结构)。

【讨论】:

  • "从 createHuff 函数中删除 rec 关键字后,它仍然给我相同的结果。"当然。问题是 createHuff 应该是递归的(这就是为什么你把 rec 放在首位)。
  • 正如我在回答中告诉你的,你的函数createHuff 不关心频率,那么它怎么能把轻的子树放在底部,把重的子树放在顶部呢?
  • 你的树没有编译
  • 但是貌似只有一个分支,这显然是错误的
  • 我明白你的意思,现在正在研究树。昨天真的没看懂哈夫曼树的结构,写了很多没意义的东西。所以我删除了它们。感谢您的宝贵时间。
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