PHP实现Huffman编码/解码的示例代码

发布时间：2021-05-24 10:06:54 所属栏目：PHP教程来源：网络整理

导读：Huffman 编码是一种数据压缩算法。我们常用的 zip 压缩，其核心就是 Huffman 编码，还有在 HTTP/2 中，Huffman 编码被用于 HTTP 头部的压缩。本文就来用 PHP 来实践一下 Huffman 编码和解码。 1. 编码字数统计 Huffman编码的第一步就是要统计文档中每个

Huffman 编码是一种数据压缩算法。我们常用的 zip 压缩，其核心就是 Huffman 编码，还有在 HTTP/2 中，Huffman 编码被用于 HTTP 头部的压缩。

本文就来用 PHP 来实践一下 Huffman 编码和解码。

1. 编码

字数统计

Huffman编码的第一步就是要统计文档中每个字符出现的次数，PHP的内置函数 count_chars() 就可以做到：

构造Huffman树

接下来根据统计结果构造Huffman树，构造方法在 Wikipedia 有详细的描述。这里用PHP写了一个简易版的：

$count) { $huffmanTree[] = [ 'k' => chr($char),'v' => $count,'left' => null,'right' => null,]; }

// 构造树的层级关系，思想见wiki：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9C%8D%E5%A4%AB%E6%9B%BC%E7%BC%96%E7%A0%81
$size = count($huffmanTree);
for ($i = 0; $i !== $size - 1; $i++) {
uasort($huffmanTree,function ($a,$b) {
if ($a['v'] === $b['v']) {
return 0;
}
return $a['v'] < $b['v'] ? -1 : 1;
});
$a = array_shift($huffmanTree);
$b = array_shift($huffmanTree);
$huffmanTree[] = [
'v' => $a['v'] + $b['v'],'left' => $b,'right' => $a,];
}
$root = current($huffmanTree);

经过计算之后，$root 就会指向 Huffman 树的根节点

根据Huffman树生成编码字典

有了 Huffman 树，就可以生成用于编码的字典：

写文件

运用字典将文件内容进行编码，并写入文件。将Huffman编码写入文件的有几个注意的地方：

将编码字典和编码内容一起写入文件后，就没法区分他们的边界了，因此需要在文件开始写入他们各自占用的字节数

PHP提供的 fwrite() 函数一次能写入 8-bit（一个字节）或者是 8的整数倍个bit。但Huffman编码中，一个字符可能只使用 1-bit 表示，PHP不支持只往文件中写入 1-bit 这种操作。所以需要我们自行对编码进行拼接，每凑齐 8-bit 才写入文件。

与第二条类似，最终形成的文件大小一定是 8-bit 的整数倍。所以如果整个编码的大小是 8001-bit的话，还要在末尾补上 7个 0

// 写入编码的内容
$buffer = '';
$i = 0;
while (isset($input[$i])) {
$buffer .= $dict[$input[$i]];
while (isset($buffer[7])) {
$char = bindec(substr($buffer,8));
fwrite($outFile,chr($char));
$buffer = substr($buffer,8);
}
$i++;
}
// 末尾的内容如果没有凑齐 8-bit，需要自行补齐
if (!empty($buffer)) {
$char = bindec(str_pad($buffer,8,'0'));
fwrite($outFile,chr($char));
}
fclose($outFile);

解码

Huffman编码的解码相对简单：先读取编码字典，然后根据字典解码出原始字符。

解码过程有个问题需要注意：由于我们在编码过程中，在文件末尾补齐了几个0-bit，如果这些 0-bit 在字典中恰巧是某个字符的编码时，就会造成错误的解码。

所以解码过程中，当已解码的字符数达到文档长度时，就要停止解码。

// 读出字典长度和编码内容长度
$header = unpack('VdictLen/VcontentLen',$content);
$dict = unserialize(substr($content,$header['dictLen']));
$dict = array_flip($dict);

$bin = substr($content,8 + $header['dictLen']);
$output = '';
$key = '';
$decodedLen = 0;
$i = 0;
while (isset($bin[$i]) && $decodedLen !== $header['contentLen']) {
$bits = decbin(ord($bin[$i]));
$bits = str_pad($bits,'0',STR_PAD_LEFT);
for ($j = 0; $j !== 8; $j++) {
// 每拼接上 1-bit，就去与字典比对是否能解码出字符
$key .= $bits[$j];
if (isset($dict[$key])) {
$output .= $dict[$key];
$key = '';
$decodedLen++;
if ($decodedLen === $header['contentLen']) {
break;
}
}
}
$i++;
}
echo $output;

试验

我们将Huffman编码Wiki页的HTML代码保存到本地，进行Huffman编码测试，试验结果：

编码前: 418,504 字节

编码后: 280,127 字节

空间节省了 33%，如果原文的重复内容较多，Huffman编码节省的空间可以达到 50% 以上.

除了文本内容，我们再尝试将一个二进制文件进行Huffman编码，比如 f.lux的安装程序，试验结果如下：

编码前: 770,384 字节

编码后: 773,076 字节

编码后反而占用了更大的空间，一方面是由于我们存储字典时，并没有做额外的处理，占用了不少空间。另一方面，二进制文件中，各个字符出现的概率相对比较平均，无法发挥Huffman编码的优势。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程之家。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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