import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

/**
 * @Auther: Arsenal
 * @Date: 2020-03-26 19:28
 * @Description: 赫夫曼树
 */
public class HuffmanTree {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {13, 7, 8, 3, 29, 6, 1};
        Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(arr);
        System.out.println("赫夫曼树前序遍历");
        huffmanTreeRoot.perOrder();
    }

    /**
     * 构建赫夫曼树
     * @param arr 数组
     * @return 赫夫曼树根结点
     */
    public static Node createHuffmanTree(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length == 0) {
            System.out.println("该数组为空，无法构建赫夫曼树");
        }

        // 构建结点
        List<Node> nodes = new ArrayList<>();
        for (int i : arr) {
            nodes.add(new Node(i));
        }

        while (nodes.size() > 1) {
            // 排序
            Collections.sort(nodes);

            // 取出前两个最小的节点
            Node leftNode = nodes.get(0);
            Node rightNode = nodes.get(1);

            // 创建新的节点，并设置左右子节点
            Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value);
            parent.leftNode = leftNode;
            parent.rightNode = rightNode;
            // 删除前两个最小的节点
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            // 添加新节点
            nodes.add(parent);
        }
        // 返回创建的赫夫曼树根节点
        return nodes.get(0);
    }
}

/**
 * 节点
 */
class Node implements Comparable<Node> {
    int value;
    Node leftNode;
    Node rightNode;

    public Node(int value) {
        this.value = value;
    }

    /**
     * 前序遍历
     */
    public void perOrder() {
        if (this == null) {
            System.out.println("空树无法遍历");
            return;
        }

        System.out.println(this);

        if (this.leftNode != null) {
            this.leftNode.perOrder();
        }

        if (this.rightNode != null) {
            this.rightNode.perOrder();
        }
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" + "value=" + value + '}';
    }

    /**
     * 从小到大排序
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        return this.value - o.value;
    }
}

import java.io.*;
import java.util.*;

/**
 * @Auther: Arsenal
 * @Date: 2020-03-26 19:28
 * @Description: 赫夫曼编码
 */
public class HuffmanCode {
    public static void main(String[] args) {
        String content = "i like like like java do you like a java";
        byte[] contentBytes = content.getBytes();
        // List<Node> nodes = getNodes(contentBytes);
        // Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        // huffmanTreeRoot.preOrder();
        // getCodes(huffmanTreeRoot);
        //    for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {
        //      System.out.println(entry.getKey() + "==>" + entry.getValue());
        //    }
        System.out.println(contentBytes.length); // 40
        byte[] huffmanCodesBytes = huffmanZip(contentBytes);
        System.out.println(
                "压缩后的结果是:" + Arrays.toString(huffmanCodesBytes) + " 长度= " + huffmanCodesBytes.length);

        // 如何将 数据进行解压(解码)
        // 分步过程
    /*
    List<Node> nodes = getNodes(contentBytes);
    System.out.println("nodes=" + nodes);

    //测试一把，创建的赫夫曼树
    System.out.println("赫夫曼树");
    Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
    System.out.println("前序遍历");
    huffmanTreeRoot.preOrder();

    //测试一把是否生成了对应的赫夫曼编码
    Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
    System.out.println("~生成的赫夫曼编码表= " + huffmanCodes);

    //测试
    byte[] huffmanCodeBytes = zip(contentBytes, huffmanCodes);
    System.out.println("huffmanCodeBytes=" + Arrays.toString(huffmanCodeBytes));//17

    //发送huffmanCodeBytes 数组 */

        // 测试压缩文件
        //		String srcFile = "d://Uninstall.xml";
        //		String dstFile = "d://Uninstall.zip";
        //
        //		zipFile(srcFile, dstFile);
        //		System.out.println("压缩文件ok~~");

        // 测试解压文件
        //    String zipFile = "d://Uninstall.zip";
        //    String dstFile = "d://Uninstall2.xml";
        //    unZipFile(zipFile, dstFile);
        //    System.out.println("解压成功!");
    }

    // 生成赫夫曼树对应的赫夫曼编码
    // 思路:
    // 1. 将赫夫曼编码表存放在 Map<Byte,String> 形式
    //   生成的赫夫曼编码表{32=01, 97=100, 100=11000, 117=11001, 101=1110, 118=11011, 105=101, 121=11010,
    // 106=0010, 107=1111, 108=000, 111=0011}
    static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<Byte, String>();
    // 2. 在生成赫夫曼编码表示，需要去拼接路径, 定义一个StringBuilder 存储某个叶子结点的路径
    static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    /**
     * @param bytes 接收字节数组
     * @return 返回的就是 List 形式 [Node[date=97 ,weight = 5], Node[]date=32,weight = 9]......],
     */
    private static List<Node> getNodes(byte[] bytes) {
        // 1创建一个ArrayList
        ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<Node>();

        // 遍历 bytes , 统计 每一个byte出现的次数->map[key,value]
        Map<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();

        for (byte b : bytes) {
            Integer count = counts.get(b);
            if (count == null) {
                counts.put(b, 1);
            } else {
                counts.put(b, count + 1);
            }
        }

        for (Map.Entry<Byte, Integer> entry : counts.entrySet()) {
            nodes.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return nodes;
    }

    /**
     * 创建赫夫曼树
     * @param nodes 节点集合
     * @return 霍夫曼树根节点
     */
    private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes) {
        while (nodes.size() > 1) {
            // 排序, 从小到大
            Collections.sort(nodes);
            // 取出第一颗最小的二叉树
            Node leftNode = nodes.get(0);
            // 取出第二颗最小的二叉树
            Node rightNode = nodes.get(1);
            // 创建一颗新的二叉树,它的根节点 没有data, 只有权值
            Node parent = new Node(null, leftNode.weight + rightNode.weight);
            parent.leftNode = leftNode;
            parent.rightNode = rightNode;

            // 将已经处理的两颗二叉树从nodes删除
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            // 将新的二叉树，加入到nodes
            nodes.add(parent);
        }
        // nodes 最后的结点，就是赫夫曼树的根结点
        return nodes.get(0);
    }

    /**
     * 功能：将传入的node结点的所有叶子结点的赫夫曼编码得到，并放入到huffmanCodes集合
     * @param node          传入结点
     * @param code          路径： 左子结点是 0, 右子结点 1
     * @param stringBuilder 用于拼接路径
     */
    private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
        StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
        // 将code 加入到 stringBuilder2
        stringBuilder2.append(code);
        if (node != null) { // 如果node == null不处理
            // 判断当前node 是叶子结点还是非叶子结点
            if (node.data == null) { // 非叶子结点
                // 递归处理
                // 向左递归
                getCodes(node.leftNode, "0", stringBuilder2);
                // 向右递归
                getCodes(node.rightNode, "1", stringBuilder2);
            } else { // 说明是一个叶子结点
                // 就表示找到某个叶子结点的最后
                huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());
            }
        }
    }

    // 为了调用方便，我们重载 getCodes
    private static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
        if (root == null) {
            return null;
        }
        // 处理root的左子树
        getCodes(root.leftNode, "0", stringBuilder);
        // 处理root的右子树
        getCodes(root.rightNode, "1", stringBuilder);
        return huffmanCodes;
    }

    /**
     * 将字符串对应的byte[] 数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码 压缩后的byte[]
     * @param bytes        这时原始的字符串对应的 byte[]
     * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map
     * @return 返回赫夫曼编码处理后的 byte[] 举例： String content = "i like like like java do you like a java"; =》
     * byte[] contentBytes = content.getBytes(); 返回的是 字符串
     * "1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100"
     * => 对应的 byte[] huffmanCodeBytes ，即 8位对应一个 byte,放入到 huffmanCodeBytes huffmanCodeBytes[0] =
     * 10101000(补码) => byte [推导 10101000=> 10101000 - 1 => 10100111(反码)=> 11011000= -88 ]
     * huffmanCodeBytes[1] = -88
     */
    private static byte[] encodeHuffmanCode(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {

        // 1.利用 huffmanCodes 将  bytes 转成  赫夫曼编码对应的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        // 遍历bytes 数组
        for (byte b : bytes) {
            stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
        }

        // System.out.println("测试 stringBuilder~~~=" + stringBuilder.toString());

        // 将 "1010100010111111110..." 转成 byte[]

        // 统计返回  byte[] huffmanCodeBytes 长度
        // 一句话 int len = (stringBuilder.length() + 7) / 8;
        int len;
        if (stringBuilder.length() % 8 == 0) {
            len = stringBuilder.length() / 8;
        } else {
            len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
        }
        // 创建 存储压缩后的 byte数组
        byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
        int index = 0; // 记录是第几个byte
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) { // 因为是每8位对应一个byte,所以步长 +8
            String strByte;
            if (i + 8 > stringBuilder.length()) { // 不够8位
                strByte = stringBuilder.substring(i);
            } else {
                strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);
            }
            // 将strByte 转成一个byte,放入到 huffmanCodeBytes
            huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte, 2);
            index++;
        }
        return huffmanCodeBytes;
    }

    // 使用一个方法，将前面的方法封装起来，便于我们的调用.

    /**
     * @param bytes 原始的字符串对应的字节数组
     * @return 是经过 赫夫曼编码处理后的字节数组(压缩后的数组)
     */
    private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
        List<Node> nodes = getNodes(bytes);
        // 根据 nodes 创建的赫夫曼树
        Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
        // 对应的赫夫曼编码(根据 赫夫曼树)
        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
        // 根据生成的赫夫曼编码，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
        byte[] huffmanCodeBytes = encodeHuffmanCode(bytes, huffmanCodes);
        return huffmanCodeBytes;
    }

    /**
     * 将一个byte 转成一个二进制的字符串, 如果看不懂，可以参考我讲的Java基础 二进制的原码，反码，补码
     * @param b    传入的 byte
     * @param flag 标志是否需要补高位如果是true ，表示需要补高位，如果是false表示不补, 如果是最后一个字节，无需补高位
     * @return 是该b 对应的二进制的字符串，（注意是按补码返回）
     */
    private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
        // 使用变量保存 b
        int temp = b; // 将 b 转成 int
        // 如果是正数我们还存在补高位
        if (flag) {
            temp |= 256; // 按位与 256  1 0000 0000  | 0000 0001 => 1 0000 0001
        }
        String str = Integer.toBinaryString(temp); // 返回的是temp对应的二进制的补码
        if (flag) {
            return str.substring(str.length() - 8);
        } else {
            return str;
        }
    }

    // 完成数据的解压
    // 思路
    // 1. 将huffmanCodeBytes [-88, -65, -56, -65, -56, -65, -55, 77, -57, 6, -24, -14, -117, -4, -60,
    // -90, 28]
    //   重写先转成 赫夫曼编码对应的二进制的字符串 "1010100010111..."
    // 2.  赫夫曼编码对应的二进制的字符串 "1010100010111..." =》 对照 赫夫曼编码  =》 "i like like like java do you like a
    // java"

    /**
     * 对压缩数据的解码
     * @param huffmanCodes 赫夫曼编码表 map
     * @param huffmanBytes 赫夫曼编码得到的字节数组
     * @return 就是原来的字符串对应的数组
     */
    private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {

        // 1. 先得到 huffmanBytes 对应的 二进制的字符串 ， 形式 1010100010111...
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        // 将byte数组转成二进制的字符串
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
            byte b = huffmanBytes[i];
            // 判断是不是最后一个字节
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
            stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, b));
        }
        // 把字符串安装指定的赫夫曼编码进行解码
        // 把赫夫曼编码表进行调换，因为反向查询 a->100 100->a
        Map<String, Byte> map = new HashMap<String, Byte>();
        for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {
            map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
        }

        // 创建要给集合，存放byte
        List<Byte> list = new ArrayList<>();
        // i 可以理解成就是索引,扫描 stringBuilder
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); ) {
            int count = 1; // 小的计数器
            boolean flag = true;
            Byte b = null;

            while (flag) {
                // 1010100010111...
                // 递增的取出 key 1
                String key = stringBuilder.substring(i, i + count); // i 不动，让count移动，指定匹配到一个字符
                b = map.get(key);
                if (b == null) { // 说明没有匹配到
                    count++;
                } else {
                    // 匹配到
                    flag = false;
                }
            }
            list.add(b);
            i += count; // i 直接移动到 count
        }
        // 当for循环结束后，我们list中就存放了所有的字符  "i like like like java do you like a java"
        // 把list 中的数据放入到byte[] 并返回
        byte b[] = new byte[list.size()];
        for (int i = 0; i < b.length; i++) {
            b[i] = list.get(i);
        }
        return b;
    }

    // 编写方法，将一个文件进行压缩

    /**
     * @param srcFile 你传入的希望压缩的文件的全路径
     * @param dstFile 我们压缩后将压缩文件放到哪个目录
     */
    public static void zipFile(String srcFile, String dstFile) {

        // 创建输出流
        OutputStream os = null;
        ObjectOutputStream oos = null;
        // 创建文件的输入流
        FileInputStream is = null;
        try {
            // 创建文件的输入流
            is = new FileInputStream(srcFile);
            // 创建一个和源文件大小一样的byte[]
            byte[] b = new byte[is.available()];
            // 读取文件
            is.read(b);
            // 直接对源文件压缩
            byte[] huffmanBytes = huffmanZip(b);
            // 创建文件的输出流, 存放压缩文件
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            // 创建一个和文件输出流关联的ObjectOutputStream
            oos = new ObjectOutputStream(os);
            // 把 赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanBytes); // 我们是把
            // 这里我们以对象流的方式写入 赫夫曼编码，是为了以后我们恢复源文件时使用
            // 注意一定要把赫夫曼编码 写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanCodes);

        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        } finally {
            try {
                is.close();
                oos.close();
                os.close();
            } catch (Exception e) {
                System.out.println(e.getMessage());
            }
        }
    }

    // 编写一个方法，完成对压缩文件的解压

    /**
     * @param zipFile 准备解压的文件
     * @param dstFile 将文件解压到哪个路径
     */
    public static void unZipFile(String zipFile, String dstFile) {

        // 定义文件输入流
        InputStream is = null;
        // 定义一个对象输入流
        ObjectInputStream ois = null;
        // 定义文件的输出流
        OutputStream os = null;
        try {
            // 创建文件输入流
            is = new FileInputStream(zipFile);
            // 创建一个和  is关联的对象输入流
            ois = new ObjectInputStream(is);
            // 读取byte数组  huffmanBytes
            byte[] huffmanBytes = (byte[]) ois.readObject();
            // 读取赫夫曼编码表
            Map<Byte, String> huffmanCodes = (Map<Byte, String>) ois.readObject();

            // 解码
            byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
            // 将bytes 数组写入到目标文件
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            // 写数据到 dstFile 文件
            os.write(bytes);
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e.getMessage());
        } finally {

            try {
                os.close();
                ois.close();
                is.close();
            } catch (Exception e2) {
                System.out.println(e2.getMessage());
            }
        }
    }
}

/**
 * 节点
 */
class Node implements Comparable<Node> {
    Byte data; // 存放数据(字符)本身，比如'a' => 97 ' ' => 32
    int weight; // 权值, 表示字符出现的次数
    Node leftNode; //
    Node rightNode;

    public Node(Byte data, int weight) {
        this.data = data;
        this.weight = weight;
    }

    /**
     * 前序遍历
     */
    public void preOrder() {
        System.out.println(this);
        if (this.leftNode != null) {
            this.leftNode.preOrder();
        }

        if (this.rightNode != null) {
            this.rightNode.preOrder();
        }
    }

    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        return this.weight - o.weight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" + "data=" + data + ", weight=" + weight + '}';
    }
}