Java的编程语言中怎么对字符串进行一个压缩，我要将10位字符串压缩成为5位，应该用什么办法来压缩呢？又怎么才能还原压缩之后的字符串呢
我了解的第三方库：apache Commons Compress或java.util.zip都可以做到
对字符串进行压缩,可以使用几种常见的压缩算法,比如:
1. Huffman编码:根据字符出现频率,生成一棵Huffman树,树中字符编码长度与出现频率成反比,出现频率高的字符编码长度短,可以达到压缩效果。
2. 行程编码:扫描字符串,找出最长的重复子串,用引用方式替代重复内容,达到压缩效果。
3. LZW编码:构建字典表,用字典表索引替代重复的子串,同时动态更新字典表,压缩效果好。
具体实现COMPRESS/DECOMPRESS方法:
java
// 压缩
String compress(String str){
// 使用Huffman编码
return Huffman.encode(str);
}
// 解压缩
String decompress(String str){
// 使用Huffman编码
return Huffman.decode(str);
}
在COMPRESS方法中,可以选择使用上述算法中的任意一种进行压缩实现。在DECOMPRESS中使用相应的解压算法即可。
哈夫曼编码是一种变长编码方式，它通过将频率较高的字符用较短的编码表示，而将频率较低的字符用较长的编码表示，从而实现对字符串的压缩。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用哈夫曼编码进行字符串压缩和解压缩：
import java.util.HashMap;
import java.util.PriorityQueue;
class HuffmanNode implements Comparable<HuffmanNode> {
char character;
int frequency;
HuffmanNode leftChild;
HuffmanNode rightChild;
public HuffmanNode(char character, int frequency) {
this.character = character;
this.frequency = frequency;
}
@Override
public int compareTo(HuffmanNode other) {
return this.frequency - other.frequency;
}
}
public class HuffmanCompression {
public static void main(String[] args) {
String inputString = "abcdefghij"; // 要压缩的字符串
// 创建字符频率映射
HashMap<Character, Integer> frequencyMap = new HashMap<>();
for (char c : inputString.toCharArray()) {
frequencyMap.put(c, frequencyMap.getOrDefault(c, 0) + 1);
}
// 构建哈夫曼树
PriorityQueue<HuffmanNode> priorityQueue = new PriorityQueue<>();
for (char c : frequencyMap.keySet()) {
priorityQueue.offer(new HuffmanNode(c, frequencyMap.get(c)));
}
while (priorityQueue.size() > 1) {
HuffmanNode left = priorityQueue.poll();
HuffmanNode right = priorityQueue.poll();
HuffmanNode parent = new HuffmanNode('\0', left.frequency + right.frequency);
parent.leftChild = left;
parent.rightChild = right;
priorityQueue.offer(parent);
}
HuffmanNode root = priorityQueue.poll();
// 构建字符编码映射
HashMap<Character, String> encodingMap = new HashMap<>();
buildEncodingMap(root, "", encodingMap);
// 压缩字符串
StringBuilder compressedString = new StringBuilder();
for (char c : inputString.toCharArray()) {
compressedString.append(encodingMap.get(c));
}
// 输出压缩结果
System.out.println("压缩前：" + inputString);
System.out.println("压缩后：" + compressedString.toString());
System.out.println("压缩率：" + (double) compressedString.length() / (double) inputString.length());
// 解压缩字符串
StringBuilder decompressedString = new StringBuilder();
HuffmanNode currentNode = root;
for (char c : compressedString.toString().toCharArray()) {
if (c == '0') {
currentNode = currentNode.leftChild;
} else {
currentNode = currentNode.rightChild;
}
if (currentNode.character != '\0') {
decompressedString.append(currentNode.character);
currentNode = root;
}
}
// 输出解压缩结果
System.out.println("解压缩后：" + decompressedString.toString());
}
private static void buildEncodingMap(HuffmanNode node, String encoding, HashMap<Character, String> encodingMap) {
if (node.leftChild == null && node.rightChild == null) {
encodingMap.put(node.character, encoding);
} else {
buildEncodingMap(node.leftChild, encoding + "0", encodingMap);
buildEncodingMap(node.rightChild, encoding + "1", encodingMap);
}
}
}
请注意，上述示例代码是一个简单的演示，实际上，将10位字符串压缩成5位是不可能的。因为10位的字符串总共有2^10 = 1024种可能的组合，而5位的字符串只有2^5 = 32种可能的组合。所以，将长度为10的字符串压缩为长度为5的字符串，必然会丢失信息，无法完全还原原始字符串。因此，在实际应用中，需要根据具体需求和约束条件来选择合适的压缩算法。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:通过p的值来判断是否找到：for循环判断用户输入的值是否和其中元素相等，
只要有相等的值，p就会被下标赋值，而下标i>=0,所以p>=0.只要是P被赋值了，说明其中肯定有相同的元素；p没有被赋值那就没有这个元素
public class Seatwork_2_2 {
public static void main(String[] args) {
Scanner in=new Scanner(System.in);
System.out.println("请输入你要查找的数字");
int num=in.nextInt();
int p=-2;
int arr[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11};
for(int i=0;i<arr.length;i++){
if(arr[i]==num){//如果用户输入的值和其中的元素相等，此时p会被赋值
p=i;
break;
}
}
if(p>=0){
System.out.println("找到了，下标为"+p);
}else if(p==-2){
System.out.println("没有找到");
}
}
}
要将一个10位的字符串压缩成为5位，可以考虑使用哈夫曼编码来实现字符串的压缩和解压缩。
哈夫曼编码是一种变长编码算法，它根据字符串中各个字符的使用频率来构建一个最优的前缀编码。使用最频繁的字符用较短的二进制编码表示，使用频率较低的字符用较长的二进制编码表示，从而达到压缩字符串的目的。
以下是一种将10位字符串压缩成5位的具体实现方案：
String str = "your string";
Map<Character, Integer> frequencies = new HashMap<>();
for (char c : str.toCharArray()) {
frequencies.put(c, frequencies.getOrDefault(c, 0) + 1);
}
PriorityQueue<Node> minHeap = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(Node::getFrequency));
for (Map.Entry<Character, Integer> entry : frequencies.entrySet()) {
minHeap.offer(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
}
while (minHeap.size() > 1) {
Node left = minHeap.poll();
Node right = minHeap.poll();
Node parent = new Node('\0', left.getFrequency() + right.getFrequency());
parent.setLeft(left);
parent.setRight(right);
minHeap.offer(parent);
}
Node root = minHeap.peek();
Map<Character, String> codes = new HashMap<>();
buildCodes(root, "", codes);
private static void buildCodes(Node node, String code, Map<Character, String> codes) {
if (node.getLeft() == null && node.getRight() == null) {
codes.put(node.getCharacter(), code);
return;
}
buildCodes(node.getLeft(), code + "0", codes);
buildCodes(node.getRight(), code + "1", codes);
}
StringBuilder compressed = new StringBuilder();
for (char c : str.toCharArray()) {
compressed.append(codes.get(c));
}
String compressedStr = compressed.toString();
Node current = root;
StringBuilder decompressed = new StringBuilder();
for (char c : compressedStr.toCharArray()) {
if (c == '0') {
current = current.getLeft();
} else if (c == '1') {
current = current.getRight();
}
if (current.getLeft() == null && current.getRight() == null) {
decompressed.append(current.getCharacter());
current = root;
}
}
String decompressedStr = decompressed.toString();
注意：以上只是一种简单的实现方案，实际开发中还需要考虑异常处理等其他方面。另外，由于压缩后的字符串长度固定为5位，可能存在信息损失的问题。