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C++实现文件压缩

2023-06-29 12:26:01 深夜i -- --

C++编程文件压缩压缩算法数据结构文件IO

随着计算机技术的不断发展，人们需要处理的数据量越来越大。因此，为了节省存储空间，文件的压缩成为了必要的选择。C++语言作为一门经典的编程语言，在文件压缩方面有着良好的实现能力。

在C++中，文件压缩可以通过STL库中的压缩算法实现。其中，较为常用的算法有哈夫曼编码和LZW编码。哈夫曼编码利用每个字符出现的频率来构建一个二叉树，并将字符转化为对应的编码。此编码方式具有高压缩比和适应各种数据类型的优点。LZW编码则是通过字典的方式实现，将连续出现的字符转化为对应的编码。相比于哈夫曼编码，LZW编码在压缩速度方面更具有优势。不过需要注意的是，压缩的方式不同，解压时需要对应的解压算法。

以下代码展示了通过STL库中的哈夫曼编码算法实现文件压缩：


#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <queue>
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct Node {
  char ch;
  int freq;
  Node* left;
  Node* right;
  Node(char c, int f, Node* l = nullptr, Node* r = nullptr)
    : ch(c), freq(f), left(l), right(r)
  
  
  ~Node()
  
    delete left;
    delete right;
  
};
struct Comp {
  bool operator()(Node* a, Node* b) const
  
    return a->freq > b->freq;
  
};
void build_freq_table(string& str, unordered_map<char, int>& freq_table)
{
  for (char c : str) {
    if (freq_table.count(c)) {
      freq_table[c]++;
    }
    else {
      freq_table[c] = 1;
    }
  }
}
Node* build_huffman_tree(unordered_map<char, int>& freq_table)
{
  priority_queue<Node*, vector<Node*>, Comp> pq;
  for (auto p : freq_table) {
    pq.push(new Node(p.first, p.second));
  }
  while (pq.size() > 1) {
    Node* a = pq.top();
    pq.pop();
    Node* b = pq.top();
    pq.pop();
    pq.push(new Node('\0', a->freq + b->freq, a, b));
  }
  return pq.top();
}
unordered_map<char, string> build_encoding_table(Node* root)
{
  unordered_map<char, string> encoding_table;
  function<void(Node*, string)> build = [&](Node* node, string code)
  {
    if (!node) {
      return;
    }
    if (!node->left && !node->right) {
      encoding_table[node->ch] = code;
    }
    build(node->left, code + "0");
    build(node->right, code + "1");
  };
  build(root, "");
  return encoding_table;
}
void encode(string& str, unordered_map<char, string>& encoding_table, string& compressed)
{
  for (char c : str) {
    compressed += encoding_table[c];
  }
}
void save_compressed_file(string& compressed, string& filename)
{
  ofstream output(filename, ios::binary);
  int length = compressed.length();
  output.write(reinterpret_cast<const char*>(&length), sizeof(int));
  output.write(compressed.c_str(), (length + 7) / 8);
  output.close();
}
void compress_file(string& filename, string& compressed_filename)
{
  ifstream input(filename, ios::binary);
  string str((istreambuf_iterator<char>(input)), istreambuf_iterator<char>());
  unordered_map<char, int> freq_table;
  build_freq_table(str, freq_table);
  Node* root = build_huffman_tree(freq_table);
  unordered_map<char, string> encoding_table = build_encoding_table(root);
  string compressed;
  encode(str, encoding_table, compressed);
  save_compressed_file(compressed, compressed_filename);
  delete root;
}
int main()
{
  string filename = "sample.txt";
  string compressed_filename = "sample.bin";
  compress_file(filename, compressed_filename);
  return 0;
}

在以上代码中，首先读取输入文件内容，并计算字符频率表；接着使用字符频率数据构建哈夫曼树，并生成每个字符对应的编码表；最后通过编码表将字符串内容进行压缩，并将压缩后的内容保存至二进制文件中。

总的来说，C++通过STL库和自定义数据结构实现文件压缩十分方便。需要注意的是，不同的压缩算法在压缩率和压缩速度方面存在差异，应选择适合自己需要的算法。

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