哈夫曼编码是一种常见的无损压缩算法，通过根据字符出现的频率构建一个最优编码树，将频率较高的字符用较短的编码表示，从而实现数据的压缩。下面是一个简单的例程来演示如何使用哈夫曼编码进行文本数据的压缩和解压缩。
压缩过程：
- 统计输入文本中每个字符的出现频率。
- 根据字符频率构建哈夫曼树。频率越高的字符离根节点越近。
- 根据哈夫曼树生成每个字符的编码，左子树路径上为0，右子树路径上为1。
- 使用生成的编码对输入文本中的每个字符进行替换，生成压缩后的二进制数据。
解压缩过程：
- 使用相同的字符频率构建哈夫曼树。
- 从根节点开始，按压缩数据的每一位依次遍历哈夫曼树。
- 如果遇到0，则移动到当前节点的左子树；如果遇到1，则移动到当前节点的右子树。
- 当到达叶子节点时，输出对应的字符，并返回根节点继续处理下一位。
以下是一个简单的Python例程，展示了如何使用哈夫曼编码来压缩和解压缩文本数据。
import heapq
from collections import defaultdict
class HuffmanNode:
def __init__(self, char, freq):
self.char = char
self.freq = freq
self.left = None
self.right = None
def build_frequency_table(data):
frequency_table = defaultdict(int)
for char in data:
frequency_table[char] += 1
return frequency_table
def build_huffman_tree(frequency_table):
heap = []
for char, freq in frequency_table.items():
node = HuffmanNode(char, freq)
heapq.heappush(heap, (freq, id(node), node))
while len(heap) > 1:
freq1, _, left = heapq.heappop(heap)
freq2, _, right = heapq.heappop(heap)
merged_freq = freq1 + freq2
merged_node = HuffmanNode(None, merged_freq)
merged_node.left = left
merged_node.right = right
heapq.heappush(heap, (merged_freq, id(merged_node), merged_node))
_, _, root = heapq.heappop(heap)
return root
def build_encoding_table(root):
encoding_table = {}
def traverse(node, code):
if node.char is not None:
encoding_table[node.char] = code
else:
t服务器托管网raverse(node.left, code + '0')
traverse(node.right, code + '1')
traverse(root, '')
return encoding_table
def encode_text(data, encoding_table):
encoded_data = ''
for char in data:
encoded_data += encoding_table[char]
return encoded_data
def decode_text(encoded_data, root):
decoded_data = ''
node = root
for bit in encoded_data:
if bit == '0':
node = node.left
else:
node = node.right
if node.char is not None:
decoded_data += node.char
node = root
return decoded_data
# 示例用法
text = "Hello, world!"
frequency_table = build_frequency_table(text)
huffman_tree = build_huffman_tree(frequency_table)
encoding_table = build_encoding_table(huffman_tree)
encoded_data = encode_text(text, encoding_table)
decoded_data = decode_text(encoded_data, huffman_tree)
print("原始文本:", text)
print("压缩后的数据:", encoded_data)
print("解压缩后的文本:", decoded_data)这个例程包含了构建频率表、构建哈夫曼树、生成编码表、压缩和解压缩等步骤，可以对输入的文本进行压缩并恢复。
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本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：Python连接es笔记二之查询方式汇总 上一节除了介绍使用 Python 连接 es，还有最简单的 query() 方法，这一节介绍一下几种其他的查询方式。 以下是本篇笔记目录： query() 方法介绍 Q()…
