霍夫曼编码是一种数据压缩算法。zip压缩的核心是Huffman编码，在HTTP/2中，使用Huffman编码对HTTP头进行压缩。

本文将使用PHP来练习霍夫曼编码和解码。

1.编码

字数

霍夫曼编码的第一步是统计文档中每个字符的出现次数。PHP的内置函数count_chars()可以做到这一点：

$ input=file _ get _ contents(' input . txt ')；$stat=count_chars($input，1)；构造霍夫曼树

然后根据统计结果构造哈夫曼树，并在维基百科中详细描述了构造方法。这里有一个用PHP编写的简单版本：

$ HuffMantree=[]；foreach($ stat as $ char=$ count){ $ HuffMantree[]=[' k '=chr($ char)，' v'=$count，' left'=null，' right'=null，]；}//构造树的层次关系。见wiki:https://zh.wikipedia.org/wiki/霍夫曼编码$ size=count($ huffmanTree)；for($ I=0；我。==$ size-1；$i ) { uasort($huffmanTree，function ($a，$ b){ if($ a[' v ']==$ b[' v ']){ return 0；}返回$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，$root将指向霍夫曼树的根节点

根据霍夫曼树生成编码字典

使用霍夫曼树，您可以生成用于编码的字典：

函数buildDict($elem，$code=' '，$ dict){ if(isset($ elem[' k ']){ $ dict[$ elem[' k ']]=$ code；} else { buildDict($elem['left']，$code。0 '，$ dict)；buildDict($elem['right']，$code。1 '，$ dict)；} } $ dict=[]；buildDict($root ' '，$ dict)；写入文件

使用字典对文件内容进行编码，并将其写入文件。将霍夫曼编码写入文件时，有几点需要注意：

将代码字典和代码内容写入文件后，无法区分它们的边界，因此需要在文件开头写入它们占用的字节数

PHP提供的fwrite()函数可以一次写入8位(一个字节)或8位的整数倍。但是，在霍夫曼编码中，一个字符可能只能用1位来表示，PHP不支持只向文件中写入1位的操作。因此，我们需要自己拼接代码，并每8位将它们写入文件。

每8位写一次

与第二篇文章类似，最终文件大小必须是8位的整数倍。因此，如果整个代码的大小是8001位，则应该在末尾添加七个零

$ dict string=serialize($ dict)；//编写字典和编码占用的字节数$ header=pack ('vv '、strlen ($ dictstring)、strlen($ input))；fwrite($ Oftile，$ header)；//编写字典本身fwrite($outFile，$ dict string)；//写入编码内容$ buffer=$ I=0；while(isset($ input[$ I]){ $ buffer。=$ dict[$ input[$ I]]；while(isset($ buffer[7]){ $ char=bindec(substr($ buffer，0，8))；fwrite($ Oftile，chr($ char))；$buffer=substr($buffer，8)；} $ I；}//如果结尾没有收集8位，如果(！empty($ buffer)){ $ char=bindec(str _ pad($ buffer，8，' 0 ')；fwrite($ Oftile，chr($ char))；} fc lose($ Oftile)；解码

霍夫曼编码的解码比较简单：先读编码字典，然后根据字典解码原始字符。

解码过程中出现了一个问题，需要注意：因为我们在编码过程中会在文件末尾填入几个0位，如果这几个0位恰好是字典中某个字符的编码，就会造成解码错误。

因此，在解码过程中，当解码字符的数量达到文档的长度时，有必要停止解码。

？PHP $ content=file _ get _ contents(' a . out ')；//读取字典长度和编码内容长度$ header=unpack(' vdictlen/vcontentlen '，$ content)；$ dict=unserialize(substr($ content，8，$ header[' dict len ']))；$ dict=array _ flip($ dict)；$bin=substr($content，8 $ header[' dict len '])；$ output=$ key=$ decodelen=0；$ I=0；while(isset($ bin[$ I])$ decodelen！==$ header[' content len ']){ $ bits=decbin(order($ bin[$ I])；$bits=str_pad($bits，8，' 0 '，STR _ PAD _ LEFT)；for($ j=0；$j！==8;$j) {//每次拼接1位，都要和字典比较一下，看能不能解码字符$key。=$ bits[$ j]；if(isset($ dict[$ key]){ $ output。=$ dict[$ key]；$ key=$ decodedLenif($ decodelen==$ header[' content len ']){ break；} } } $ I；} echo $输出；试验

我们在本地保存了霍夫曼编码维基页面的HTML代码，并测试了霍夫曼编码。测试结果如下：

编码前： 418，504字节

编码后的： 280，127字节

节省空间33%，如果原文重复内容较多，霍夫曼编码可以节省50%以上。

除了文本内容，我们尝试对一个二进制文件进行霍夫曼编码，比如f.lux的安装程序测试结果如下：

编码前： 770，384字节

编码后的： 773，076字节

一方面，当我们存储字典时，我们不做额外的处理，这占用了大量的空间。另一方面，在二进制文件中，每个字符出现的概率相对平均，无法发挥霍夫曼编码的优势。

以上就是本文的全部内容。希望对大家的学习有帮助，支持我们。