哈夫曼压缩源码及两个样例

资源中有完整的哈夫曼压缩&解压的算法java实现，并且包括两个运行实例。

package huffman;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Compress {

	/* 字符串转int*/
	public static int changeStringToInt（String s）{  
        int v1 = （s.charAt（0） - 48）*128;  
        int v2 = （s.charAt（1） - 48）*64;  
        int v3 = （s.charAt（2） - 48）*32;  
        int v4 = （s.charAt（3） - 48）*16;  
        int v5 = （s.charAt（4） - 48）*8;  
        int v6 = （s.charAt（5） - 48）*4;  
        int v7 = （s.charAt（6） - 48）*2;  
        int v8 = （s.charAt（7） - 48）*1;  
        return v1 + v2 + v3 + v4 + v5 + v6 + v7 + v8;      
    }  
	
	/* 按字符出现的频率降序排序*/
	public static List>  Sort（Map map）
	{
        List> list_Data = new ArrayList> （map.entrySet（））;    
        Collections.sort（list_Data new Comparator>（）    
          {     
              public int compare（Map.Entry o1 Map.Entry o2）    
              {    
	               if（o2.getValue（） != null && o1.getValue（） != null && o2.getValue（）.compareTo（o1.getValue（）） > 0）{    
	                return -1;    
	               }else{    
	                return 1;    
	               }    
              }    
          }）; 
        return list_Data;
	}
	
	/* 统计字符频率*/
	public static Map Statistic（StringBuffer s）
	{
		Map map = new HashMap（）;
		for（int i = 0; i < s.length（）; i++）
		{
              String perStr = s.substring（i i+1）;
              if（map.containsKey（perStr））{
                   Integer num = map.get（perStr）;
                   map.put（perStr num + 1）;
              }else{
                   map.put（perStr 1）;
              }
         }
		return map;
	}
	
	/* 压缩文件*/
	public static void CompressFile（String rfileString wfile String codefile String charFrequency）
	{
		StringBuffer s =  new StringBuffer（）;
        BufferedReader br;
		try {
			br = new BufferedReader（new FileReader（rfile））;
			int ss = -1;
	        try {
					while（-1 != （ss = br.read（）））{
					     s.append（（char）ss）;
					}
					br.close（）;
					Map map=Statistic（s）;
					/* 按字符出现的频率降序排序*/
					List> data = Sort（map）;
					/*构建哈夫曼树，获取不同字符的编码*/
					Huffman haffman=new Huffman（）;
					Map result = haffman.GetCode（data）;
					/*对源文件字符进行编码转换*/
					StringBuffer charcode = new StringBuffer（）;
					for（int i = 0; i < s.length（）; i++）
					{
			              String perStr = s.substring（i i+1）;
			              charcode.append（result.get（perStr））;
			         }
					
						File f = new File（codefile）;
				

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略6个文件信息