用R語言實現霍夫曼編碼的示例代碼
可讀性極低,而且其實也沒必要用R語言寫,圖個樂罷瞭
p=c(0.4,0.2,0.2,0.1,0.1)###輸入形如c(0.4,0.2,0.2,0.1,0.1)的概率向量,即每個待編碼消息的發生概率 p1=p###將概率向量另存,最後計算編碼效率要用 mazijuzhen=matrix(,nrow=length(p),ncol=length(p)-1)###碼字矩陣:第i行對應向量p的第i個分量所對應的那個待編碼消息的編碼後的碼字 group=matrix(c(1:length(p),rep(NA,length(p)*(length(p)-1))),nrow=length(p),ncol=length(p))###初始分組:每一行代表一組,每個行向量的所有分量代表此組的所有元素,初始時,有多少個待編碼消息就分多少個組,每組隻有一個待編碼消息,以整數i代表向量p的第i個分量所對應的那個待編碼消息 i=1###開始編碼 for(i in 1:(length(p)-1)) { orderp=order(p,decreasing = FALSE)###orderp的分量依次是:p的最小分量的下標,p的第二小分量的下標。。。 mazijuzhen[group[orderp[1],],i]=0###給概率最小的兩個消息組編上0和1 mazijuzhen[group[orderp[2],],i]=1 group[min(c(orderp[1],orderp[2])),]=c(na.omit(group[min(c(orderp[1],orderp[2])),]),na.omit(group[max(c(orderp[1],orderp[2])),]),rep(NA,length(p)-length(c(na.omit(group[min(c(orderp[1],orderp[2])),]),na.omit(group[max(c(orderp[1],orderp[2])),])))))###把此次迭代的兩個消息組中組編號較大的分到組編號較小的組裡去。 group[max(c(orderp[1],orderp[2])),]=NA###刪除組編號較大的組 p[min(c(orderp[1],orderp[2]))]=p[orderp[1]]+p[orderp[2]]###計算本次迭代得到的新的消息組的發生概率 p[max(c(orderp[1],orderp[2]))]=NA###由於組編號較大的組被刪除,所以相應刪除它所對應的概率 print("當前迭代次數")###本次迭代的結果總結 print(i) print("概率向量") print(p) print("分組矩陣") print(group) print("碼字矩陣") print(mazijuzhen) } i=1###由霍夫曼編碼的特性,將所有編碼倒轉得到最終編碼 for (i in 1:length(p)) { mazijuzhen[i,]=rev(mazijuzhen[i,]) } i=1###構建碼長向量 machang=c() for (i in 1:length(p)) { machang=c(machang,length(na.omit(mazijuzhen[i,]))) } xiaolv=-p1%*%log(p1,2)/mean(machang)###計算編碼效率 print("最終的碼字矩陣和編碼效率") mazijuzhen xiaolv
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