1. 前言
C++中数据压缩和解压缩算法是需要掌握的基本技能。数据压缩可以降低数据存储和传输的成本，提高通信效率。解压缩则是将压缩过的数据还原成原始格式。本篇文章将介绍C++中常见的数据压缩和解压缩算法的实现方式。
2. 压缩算法
2.1 数据压缩的定义
数据压缩是指通过某种算法将原始数据转换为更紧凑的数据表示形式的过程。通俗地说，就是在不丢失数据的前提下，缩小数据所占用的存储空间。
2.2 常见的压缩算法
常见的压缩算法有：霍夫曼编码、LZW算法、Arithmetic编码等。其中，霍夫曼编码是一种广泛使用的无损数据压缩算法。
2.3 霍夫曼编码的实现
霍夫曼编码的基本思路是，对文本中出现的字符进行编码，以提高存储效率。主要步骤包括：构建字符出现频率的树形结构，生成霍夫曼编码表，对文本进行编码。
霍夫曼编码的实现中，最重要的部分是生成霍夫曼编码表。以下是C++中生成霍夫曼编码表的示例代码：
struct node
{
int data;
node* left, * right;
};
// 用于比较结点大小的仿函数
struct cmp
{
bool operator()(const node* p1, const node* p2) const
{
// 优先队列默认使用小根堆，因此这里改为大于号
return p1->data > p2->data;
}
};
// 生成霍夫曼编码表的函数
void generate_huffman_table(string text)
{
unordered_map<char, int> freq;
priority_queue<node*, vector<node*>, cmp> pq;
unordered_map<char, string> table;
// 统计字符出现的频率
for (char c : text)
freq[c]++;
// 将统计结果转化为结点
for (auto f : freq)
{
node* p = new node;
p->data = f.second;
p->left = nullptr;
p->right = nullptr;
pq.push(p);
}
// 构建霍夫曼编码树
while (pq.size() > 1)
{
node* p1 = pq.top();
pq.pop();
node* p2 = pq.top();
pq.pop();
node* parent = new node;
parent->data = p1->data + p2->data;
parent->left = p1;
parent->right = p2;
pq.push(parent);
}
// 生成霍夫曼编码表
string code = "";
node* root = pq.top();
generate_code_table(root, code, table);
// 输出编码表
for (auto t : table)
cout << t.first << ": " << t.second << endl;
}
// 递归生成霍夫曼编码表的函数
void generate_code_table(node* root, string code, unordered_map<char, string>& table)
{
if (root->left == nullptr && root->right == nullptr)
{
table[root->data] = code;
return;
}
generate_code_table(root->left, code + "0", table);
generate_code_table(root->right, code + "1", table);
}
3. 解压缩算法
3.1 数据解压缩的定义
数据解压缩是指对经过压缩后的数据进行还原的过程。
3.2 常见的解压缩算法
常见的解压缩算法有：解压缩文件格式、解压缩图片格式、解压缩音视频格式等。不同的压缩格式可能使用不同的解压缩算法。
3.3 解压缩文件格式的实现
解压缩文件格式是一项重要的操作。C++中可以使用压缩库（gzip、bzip2等）提供的API实现文件的解压缩。以下是使用gzip库进行文件解压缩的示例代码：
#include <zlib.h>
// 解压缩gzip文件的函数
int ungzip(string src_file, string dest_file)
{
int ret;
FILE* src = nullptr;
FILE* dest = nullptr;
gzFile gz_src = nullptr;
char buffer[BUFFER_SIZE];
int num_read, num_written;
// 打开源文件和目标文件
src = fopen(src_file.c_str(), "rb");
if (src == nullptr)
{
cerr << "Error: Failed to open source file." << endl;
return -1;
}
dest = fopen(dest_file.c_str(), "wb");
if (dest == nullptr)
{
cerr << "Error: Failed to open destination file." << endl;
fclose(src);
return -1;
}
// 打开gzip文件
gz_src = gzopen(src_file.c_str(), "rb");
if (gz_src == nullptr)
{
cerr << "Error: Failed to open gzipped source file." << endl;
fclose(src);
fclose(dest);
return -1;
}
// 从压缩文件读取并解压数据
while (true)
{
num_read = gzread(gz_src, buffer, BUFFER_SIZE);
if (num_read == 0)
break;
if (num_read < 0)
{
cerr << "Error: Failed to decompress data." << endl;
gzclose(gz_src);
fclose(src);
fclose(dest);
return -1;
}
num_written = fwrite(buffer, 1, num_read, dest);
if (num_written != num_read)
{
cerr << "Error: Failed to write decompressed data." << endl;
gzclose(gz_src);
fclose(src);
fclose(dest);
return -1;
}
}
// 关闭文件和gzip流
ret = gzclose(gz_src);
if (ret != Z_OK)
{
cerr << "Error: Failed to close gzip stream." << endl;
fclose(src);
fclose(dest);
return -1;
}
ret = fclose(src);
if (ret != 0)
{
cerr << "Error: Failed to close source file." << endl;
fclose(dest);
return -1;
}
ret = fclose(dest);
if (ret != 0)
{
cerr << "Error: Failed to close destination file." << endl;
return -1;
}
return 0;
}
4. 总结
本篇文章介绍了C++中常见的数据压缩和解压缩算法的实现方式。数据压缩可以降低数据存储和传输的成本，提高通信效率。解压缩则是将压缩过的数据还原成原始格式。不同的压缩格式可能使用不同的解压缩算法。通过学习本文所介绍的算法，我们可以更好地掌握数据压缩和解压缩的技术，提高编程效率。