——使用C++、文件操作和Huffman算法实现“图片压缩程序”。
@Author:Frank Liu
@email:frankliu624@outlook.com
@Blog:https://flhonker.github.io
@time: 2017-05
[TOC]
（1） 树的存储结构 （2） 二叉树的三种遍历方法 （3） Huffman树、Huffman编码算法
-
针对一幅BMP格式的图片文件，统计256种不同字节的重复次数，以每种字节重复次数作为权值，构造一颗有256个叶子节点的哈夫曼二叉树。
-
利用上述哈夫曼树产生的哈夫曼编码对图片文件进行压缩。
-
压缩后的文件与原图片文件同名，加上后缀.huf（保留原后缀），如pic.bmp 压缩后pic.bmp.huf
使用Huffman算法实现图片压缩程序，可分为6个步骤。
（1）创建工程
创建HuffmanCompressCPro工程，定义入口函数int main()；
（2）读取原文件
读取文件，统计256种字节重复的次数；
（3）生成Huffman树
根据上一步统计的结果，构建Huffman树；
（4）生成Huffman编码
遍历Huffman树，记录256个叶子节点的路径，生成Huffman编码；
（5）压缩编码
使用Huffman编码，对原文件中的字节重新编码，获得压缩后的文件数据；
（6）保存文件
将编码过的数据，保存到文件“Pic.bmp.huf”中。
1.记录统计256种不同字节的重复次数即权值使用整型数组：
unsigned int weight[256];
2.二叉树的存储结构。使用结构体存储节点，使用数组存储树的节点，使用静态二叉链表方式存储二叉树。
struct HTNode{
int weight;
int parent;
int lchild;
int rchild;
};
typedef HTNode *HuffmanTree;3.Huffman编码存储结构定义一个二维数组:
char HufCode[256][];
因考虑每个字节的Huffman编码长度不一样，可使用字符串指针数组:
typedef char **HuffmanCode;
4.压缩文件的算法的数据结构:
为正确解压文件，除了要保存原文件长度外，还要保存原文件中256种字节重复的次数，即权值。定义一个文件头，保存相关的信息：
struct HEAD {
char type[4]; //文件类型
int length; //原文件的长度
char weight[256]; //权值
}压缩文件时，定义一个内存缓冲区：
char *pBuffer; //其大小视原文件压缩后的大小
**（1）构造Huffman树算法 **
void CreateHuffmanTree(HuffmanTree &pHT, int weight[])
{
/* i、j：循环变量，m1、m2：构造哈夫曼树不同过程中两个最小权值结点的权值，
x1、x2：构造哈夫曼树不同过程中两个最小权值结点在数组中的序号。*/
int i, j, m1, m2, x1, x2;
HuffmanTree p;
pHT = (HuffmanTree)malloc(2 * nSIZE * sizeof(HTNode));
for (p = pHT, i = 0; i < nSIZE; ++i, ++p)
*p = { weight[i], -1, -1, -1 };
for (; i < 2 * nSIZE - 1; ++i, ++p)
*p = { 0, -1, -1, -1 };
/* 循环构造 Huffman 树 */
for (i = 0; i<nSIZE - 1; i++)
{
m1 = m2 = MAXVALUE; /* m1、m2中存放两个无父结点且结点权值最小的两个结点 */
x1 = x2 = 0;
/* 找出所有结点中权值最小、无父结点的两个结点，并合并之为一颗二叉树 */
for (j = 0; j<nSIZE + i; j++)
{
if (pHT[j].weight < m1 && pHT[j].parent == -1)
{
m2 = m1;
x2 = x1;
m1 = pHT[j].weight;
x1 = j;
}
else if (pHT[j].weight < m2 && pHT[j].parent == -1)
{
m2 = pHT[j].weight;
x2 = j;
}
}
/* 设置找到的两个子结点 x1、x2 的父结点信息 */
pHT[x1].parent = nSIZE + i;
pHT[x2].parent = nSIZE + i;
pHT[nSIZE + i].weight = pHT[x1].weight + pHT[x2].weight;
pHT[nSIZE + i].lchild = x1;
pHT[nSIZE + i].rchild = x2;
}
}**（2）生成Huffman编码算法 **
int HuffmanCoding(HuffmanCode &pHC, HuffmanTree &pHT)
{
// 无栈非递归遍历Huffman树，求Huffman编码
char cd[nSIZE] = { '\0' };// 记录访问路径
int cdlen = 0;// 记录当前路径长度
int i, c, p;
for (i = 0; i < nSIZE; i++)
{
int start = 255;
c = i;
p = pHT[c].parent;
while (p != -1) /* 双亲结点存在 */
{
if (pHT[p].lchild == c)
cd[--start] = '0';
else
cd[--start] = '1';
c = p;
p = pHT[c].parent; /* 设置下一循环条件 */
}
//cd[cdlen] = '\0';
/* 保存求出的每个叶结点的哈夫曼编码 */
strcpy(pHC[i], &cd[start]);
//pHC[i] = (char*)malloc((cdlen + 1) * sizeof(char));
//pHC[i] = cd;
}
return OK;
}（3）压缩编码算法
int Encode(const char *pFilename, const HuffmanCode pHC, char *pBuffer, const int nSize)
{
// 开辟缓冲区
pBuffer = (char *)malloc(nSize * sizeof(char));
if (!pBuffer)
{
cerr << "开辟缓冲区失败!" << endl;
return ERROR;
}
char cd[SIZE] = { ‘\0’ }; // 工作区
int pos = 0; // 缓冲区指针
int ch;
FILE *in = fopen(pFilename, "rb");
// 扫描文件，根据Huffman编码表对其进行压缩，压缩结果暂存到缓冲区中。
while ((ch = fgetc(in)) != EOF)
{
strcat(cd, pHC[ch]); // 从pHC复制编码串到cd
// 压缩编码
while (strlen(cd) >= 8)
{
// 截取字符串左边的8个字符，编码成字节
pBuffer[pos++] = Str2byte(cd);
// 字符串整体左移8字节
for (int i = 0; i < SIZE - 8; i++)
{
cd[i] = cd[i + 8];
}
}
}
if (strlen(cd) > 0)
{
pBuffer[pos++] = Str2byte(cd);
}
}
int Compress(const char *pFilename, HuffmanCode &pHC, const HEAD sHead)
{
//计算缓冲区的大小
int nbuf = 0;
for (int i = 0; i<nSIZE; i++)
{
nbuf += sHead.weight[i] * sizeof(pHC[i]);
}
nbuf = (nbuf % 8) ? nbuf / 8 + 1 : nbuf / 8;
//cout<<"nbuf = "<<nbuf<<endl;
char *pBuffer = NULL;
Encode(pFilename, pHC, pBuffer, nbuf);
if (!pBuffer)
return ERROR;
int result = WriteFile(pFilename, sHead, pBuffer, nbuf);
return result;
}（4）生成压缩文件算法：
int WriteFile(const char *pFilename, const HEAD sHead, char *pBuffer, const int nbuf)
{
// 生成文件名
char filename[nSIZE + 5] = { '\0' };
strcpy(filename, pFilename);
strcat(filename, ".huf");
// 以二进制流形式打开文件
FILE *fout = fopen(filename, "wb");
// 写文件头
fwrite(&sHead, sizeof(HEAD), 1, fout);
// 写压缩后的编码
fwrite(pBuffer, sizeof(char), nbuf, fout);
// cout<<"fwrite2 OK!"<<endl;
// 关闭文件，释放文件指针
fclose(fout);
fout = NULL;
cout << "生成压缩文件：" << filename << endl;
int len = sizeof(HEAD) + strlen(pFilename) + 1 + nbuf;
cout << "压缩文件大小为：" << len << "B" << endl;
FILE *finhuf = fopen(filename, "rb");
int ch, huflength = 0;
// 扫描文件，获得权重
while ((ch = fgetc(finhuf)) != EOF)
huflength++;
// 关闭文件
fclose(finhuf);
finhuf = NULL;
float rate = huflength * 1.0 / sHead.length * 100;
cout.setf(ios::fixed);
cout << "压缩率为：" << setprecision(4) << rate << "%" << endl;
return len;
}- Windows10_x64
- Microsoft Visual Studio 2013以上开发环境
调试主要内容为编写程序的语法正确性与否，程序逻辑的正确性与否。调试手段主要采用了Microsoft Visual Studio 2015集成开发环境中“调试（D）”菜单中的调试方法或手段。即：F5：启动调试；F11：逐语句调试；F12：逐过程调试；F9：切换断点；ctrl+B：新建断点等。并且根据VS2015的文本编辑器智能语法提示修改已知错误，然后启用调试，待调试通过检查运行结果，最后用边界值等进行多方面测试，保证程序的健壮性。
-
在读取图片文件统计0-255个字符的权值的过程中，一开始采用了C++的ifstream fin(“Pic.bmp”)文件流，然后通过while(fin>>ch){ cout<<ch;}测试输出文件字符码，就出现了无限循环，一直连续不断地输出6位十六进制的数。当时认为是文件流读取方式的原因，加了iOS::binary来控制采用二进制形式，还是没有解决。改用C语言的FILE *fp = fope( )终于可以正常读取输出文件字符码，但是还是没有找出C++读取失败的原因。
-
文件编码压缩Encode（）函数会产生编码后的一个缓冲区char *pBuffer；写文件函数会使用它直接写磁盘文件。调试过程中并没发现任何问题，就是不能成功地写后缀为.huf的文件。在相关函数中设置断点，观察缓冲区的情况，且编写屏幕输出缓冲区数据的程序段，发现缓冲区是空的。通过在Encode函数中以及 WriteFile函数中做同样的跟踪调试，发现在Encode函数中建立的缓冲区数据并没有带出来，通过分析发现是缓冲区空间构建位置的问题，即不能直接用这个变量做Encode（）函数形参，而应该采用指针或者引用类型做函数形参，这样可以通过直接访问pBuffer的内存地址改变缓冲区内容。
-
编译时没有错误，通过 pHC[i] = (char*)malloc((cdlen + 1) * sizeof(char)); 获取内存空间，然后pHC[i] = cd; 将字符串数组cd的内容复制到pHC[i]中时出现了内存错误。编译后无错误，运行时出现错误一般是指针使用是内存分配出现错误。打开调试界面查看CPU状态，看到汇编代码，但是汇编功底不是很深，还是没有找到底层原因。只好换了一种实现方式：strcpy(pHC[i], &cd[start]); 问题得以解决。
-
编译时总是提示fopen，strcpy，strcat等函数存在不安全问题，采用了3中方法中一种屏蔽了该报错。即在文件开头添加：
#pragma warning(disable:4996)
- 在Dev-cpp里面调试时完全没有问题，移植到VC2015里，编译通过，就是执行时fwrite（）函数处发生中断。数据格式没有问题，指针也没有错误使用，提示信息显示访问冲突，可是所有的文件流用完都关闭了。最终通过异常处理得到了解决。
使用屏幕截图编辑成bmp图片文件pic.bmp测试哈夫曼压缩程序效果截图如下 各图。图1为输入文件名压缩成功界面；图2为读取Pic.bmp产生的部分不同权值字节信息；图3、4为Pic.bmp生成的HuffmanTree结点信息；图5为生成的Huffman编码信息；图6为Pic.bmp压缩大小及压缩率。
图1：输入文件名压缩成功界面
图2：读取Pic.bmp产生的部分不同权值字节信息
图3、4：Pic.bmp生成的HuffmanTree结点信息
图5:生成的Huffman编码信息
图6：Pic.bmp压缩大小及压缩率
（1）在Huffman编码的过程中，对字符按概率有大到小的顺序重新排列，应使合并后的新符号尽可能排在靠前的位置，这样可使合并后的新符号重复编码次数减少，使短码得到充分利用。
（2）Huffman编码效率相当高，对编码器的要求也简单得多。
（3）Huffman它保证了出现概率大的符号对应于短码，概率小的符号对应于长码，每次字符的最后两个码字总是最后一位码元不同，前面的各位码元都相同，每次字符的最长两个码字有相同的码长。
（4）Huffman的编法并不一定是唯一的。
（5）通过上述测试用例的效果截图，可以看出：使用Huffman编码对格式为bmp的图片文件的压缩比在50%左右，但对WinRAR软件已经压缩的图片文件或文本文件的压缩情况不佳。