鄢 涛, 彭海峰, 李 浩, 陈 超, 刘永红, 赵卫东(.成都大学 信息科学与工程学院, 四川 成都 6006;2.成都大学 模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室, 四川 成都 6006)

0 引 言

程序开发中，文件操作是比较常用的操作.除了创建、删除及读写操作外，压缩或解压也很重要.目前，开发具有压缩功能的程序比较常用的函数库有7z、LZ4、QuickLZ及snappy等，但是这些库普遍存在不开源、嵌入到自己的项目中不够便捷等问题.对此，本研究介绍了一种基于哈夫曼树的多线程压缩C++库.该库以哈夫曼编码为基础，实现了基本的无损压缩，同时保证了良好的压缩率，并且使用C++的多线程实现了高效的压缩速度，能够满足实际开发中高效敏捷的开发需求.文件压缩通常分为无损压缩与有损压缩.压缩软件通常用的都是无损压缩，无损压缩又分为2种：一种是将数据替换成数据加重复次数，另一种是用较短的数来替换较长的数[1].本研究使用第2种方法，由此能有效地求出所有数据的带权编码最小的前缀编码方式，同时，将采用C++的多线程来处理压缩数据过大的情况，在保证压缩率时提高压缩的速度.

1 无损压缩与哈夫曼树

1.1 无损压缩的原理

1.1.1 无损压缩.

无损压缩是指利用数据的统计冗余进行压缩，可完全恢复原始数据而不引起任何失真，但压缩率是受到数据统计冗余度的理论限制，一般为2∶1到5∶1.这类方法广泛用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据，如指纹图像、医学图像等，的压缩[2].现在常用的压缩软件都是无损压缩.

1.1.2 无损压缩方式.

方式1：将数据替换成数据+重复次数.例如，某个文件的内容是AAAABBBCCCCC，就可以替换为4A3B5C，将12个字符压缩为6个字符，大大减少了存储空间，但是这种压缩比较适用于重复性大且连续重复的情况.

方式2：用更短的数来替换较长的数.在计算机中所有的数据都会以二进制进行存放，文件里所有的字符、数字，在计算机里都表现为数.将每次出现的字符根据出现的权重用二进制的1位或几位进行替换，这样1个字节就能存储多个字符，减少了普通编码文件所占的空间大小.

1.2 哈夫曼树建立

1.2.1 统计每个字符出现的频率.

若要建立哈夫曼树，首先要计算出该文档中每个字符出现的频率，然后根据出现的频率给每个字符赋予权值.假设该文档中有A、B、C与D 4个字符，出现的次数依次是10、8、5与4次，然后可以给A、B、C与D根据出现的次数赋予编码.伪代码如下:

void analyse(char * fileName)

{

while ((fread(&temp,1,1,fp))==1)//fp为该文件的指针

{

int flagExist=0;

//判断该字符之前出现过没有?

check(flagExist);

//没有出现过

if (!flagExist)

save(temp);//存储该字符

}

fclose(fp);

}

1.2.2 根据字符出现的频率建立哈夫曼树.

先简单介绍一下前缀编码，前缀编码是指任一字符的编码都不是另一个字符编码的前缀，这种编码翻译时不会出现歧义.哈夫曼编码是一种带权路径最小的前缀编码[3]，非常适用于文件压缩.获取哈夫曼编码的伪代码如下：

void createCoding(FileState * pfileState)

{

//建立根节点

node * root=createHuffman(pfileState);

//创建哈夫曼树

fillHuffmanCode(root,pfileState);

//获取哈夫曼编码

int i,j;

for(i=0;isymbolCount;i++)

{

printf(″%c″,pfileState->symbolArray[i].character);

for(j=0;j<20;j++)

printf(″%d ″,pfileState->symbolArray[i].huffCode[j]);

}

}

其中，FileState为文件字符总结构体，有文件中总字符数及每个出现的字符数字2个属性.

本研究需要先建立哈夫曼树，每次依次寻找节点数组中最小的2个数，然后将其组建成一个二叉树，直到让所有的节点都组建到这棵二叉树上为止，然后根据哈夫曼树对左右两边的节点赋予编码，即得到哈夫曼编码.注意，用1、2进行编码而不是0、1，因为0可能会与一个字节初始的0产生混淆，所以用2来代替，在压缩和解压时需要把2替换成0，以便进行位的操作[4].

2 文件的压缩与解压

2.1 文件的压缩

根据获取的哈夫曼编码来读文件，将读到的数据按编码进行替换，再用C++的位操作将每个字符的0、1编码合成1个字节，再存到文件中，这样1个字节就可以存储多个字符，从而达到压缩效果.伪代码如下：

void compressor(char * fileName,char * newFileName)

{

//打开文件

ostream outFile;

if (outFile.open(fileName,ios::out)==0)

{

cout<<″打开失败″<

return;

}

ostream inFile;

if (inFile.open(newFileName,ios::in)==0)

{

cout<<″打开失败″<

return;

}

//将字典结构体先写到文件里面，方便解压时读取

writeHeader(fp2,pfileState);

//根据字典对文件重新编码实现压缩效果

writeCode(fp1,fp2,pfileState);

outFile.close();

inFile.close();

}

本研究修改文件的后缀为ycf，即Linux下的压缩文件格式，然后对照着编码表，将每个字符翻译成二进制中的位，再用C++中的位操作将这些位合成字节实现压缩.

2.2 文件的解压

解压过程正好与压缩过程相反.解压过程是，依次读取文件中每个字符，然后根据字符的二进制对照哈夫曼编码进行翻译，将翻译的结果存储到指定的文件中，这样就完成了解压[4].解压伪代码[5-6]如下：

void deCompress(char * fileName，char * newFileName)

{

memset(&fileState,0,sizeof(fileState));

//读取文件获得相关信息存储到fileState中

readHeader(fileNmae, & fileState);

//创建哈夫曼树

node * root=NULL;

root=createHuffman(&fileState);

//翻译哈夫曼编码得到新的解压文件

writeDeCompressfile(fp,fileName,root,newFileName);

}

解压时，先读取文件，然后依次翻译当中的每个字节，将字节中的位翻译成字符，因为哈夫曼编码是一种前置编码，在翻译过程中不会产生歧义，这样读完整个文件即可完成解压过程.

3 优化、封装与性能测试

3.1 多线程优化

如果处理的文件较大，则单线程的设计模式效率就会很低.压缩一个文件可能需要几分钟甚至更久，由于这么长的压缩时间不能满足实际开发需要，所以必须要引入多线程的设计模式[7-8].本研究使用C++11的多线程开发加快压缩速率.压缩过程的伪代码如下：

void compress(char * fileName,char * newFileName)

{

//用2个线程让分析文件与创建哈夫曼编码同时进行

std::thread th1(analyse,fileName);

std::thread th2(createCoding, & fileState);

//阻塞主线程

th1.join();

th2.join();

writeFile(fileName, & fileState,newFileName);

}

本研究使用C++11库中的thread类来进行并发操作，同时使用2个线程让分析文件与创建哈夫曼树同时进行，这样能大大加快压缩速度.

3.2 封装成库

封装成静态库的过程很简单，只需要调节项目的相关属性，再生成项目即可.库封装好之后，调用库中函数的步骤如下：

1)更改项目的相关属性，导入库；

2)引入头文件，应用相关函数进行压缩或者解压，代码如下：

//引入头文件

#include

#include

#include

int main(int argc, char ** argv)

{

ycl::compressor t;//定义库中的压缩类

std::string op,tar;

//被压缩的文件绝对路径名及压缩后的文件名

std::cin >> op >> tar;

t.compress(op,tar);//压缩

t.deCompress(op,tar);//解压缩

return 0;

}

本研究以7z的库为例介绍如何用7z库函数进行压缩与解压缩.由于7z的库中没有现成的压缩函数，而且开源社区也只有7z的源代码，程序员需要自己编译成静态库，然后导入到自己的项目中，具体步骤如下：

1)从网络下载源代码，用VS对其编译成静态库；

2)新建自己的项目导入编译好的静态库；

3)编写压缩与解压函数.这个过程非常麻烦，因为需要弄懂库中所有函数，才能将其应用到自己的函数中，这将大大降低开发的效率，增加不必要的开发难度与时间消耗[9].

3.3 性能测试分析

封装好库后，在Windows平台下分别对图片、文本文档及视频等常用文件进行大量的数据测试，因为实际开发中所要压缩的文件大小都是以MiB为单位，所以本研究的测试文件都为1 MiB到1 GiB之间的文件.为了保证数据的可靠性，每种文件的样本数量为100，由于手动压缩文件较麻烦，本研究先把文件存在文件夹中，然后用C语言循环遍历此文件夹进行压缩.

测试压缩率如表1所示.

表1 测试压缩率

表1中的文件大小都为样本容量中的平均文件大小.从表1可知，本研究设计的库的压缩率与现有的库还有一定的差距.但是，在CSDN、掘金、博客园等论坛上寻找的近100份问答中，一般情况下，本研究所探讨的压缩率已经能完全符合实际开发的需求，同时使用起来简单便捷，然而使用7z的平均学习时间是8 h左右，但使用本研究的库最多需要2 h的学习时间，且不需要繁琐的导入过程，开发效率高.

4 结 语

本研究讨论了利用哈夫曼编码的多线程压缩程序.实验表明，哈夫曼编码的压缩方法具有良好的压缩率，缺点在于需要耗费大量时间，所以在库中加入了C++11中的多线程，这样大大缩短了压缩时间.简洁的库也保证了程序员使用过程中的便捷，相对于目前常用的库较大地提高了开发效率，同时对研究文件压缩过程和压缩算法的改进具有一定的参考意义.