使用Java函数实现数据压缩算法

数据压缩是将原始数据编码为较小的格式，以节省存储空间和传输带宽。在Java中，可以使用多种算法实现数据压缩，包括Huffman编码、Run-length编码和Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码等。

Huffman编码是一种常用的无损数据压缩算法。它通过将出现频率较高的字符用较少的位数表示，而将出现频率较低的字符用较多的位数表示，从而实现数据压缩。下面是一个使用Huffman编码实现数据压缩的Java函数的示例：

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class HuffmanCompression {
    private static final int SIZE = 256;

    private static class Node implements Comparable<Node> {
        private final char ch;
        private final int frequency;
        private final Node left, right;

        Node(char ch, int frequency, Node left, Node right) {
            this.ch = ch;
            this.frequency = frequency;
            this.left = left;
            this.right = right;
        }

        public boolean isLeaf() {
            return left == null && right == null;
        }

        @Override
        public int compareTo(Node other) {
            return this.frequency - other.frequency;
        }
    }

    public static byte[] compress(String data) {
        char[] input = data.toCharArray();

        // 统计字符出现频率
        int[] frequency = new int[SIZE];
        for (char ch : input) {
            frequency[ch]++;
        }

        // 构建Huffman树
        Node root = buildHuffmanTree(frequency);

        // 构建字符编码表
        Map<Character, String> codeTable = buildCodeTable(root);

        // 压缩原始数据
        StringBuilder compressed = new StringBuilder();
        for (char ch : input) {
            compressed.append(codeTable.get(ch));
        }

        // 将压缩数据转换为字节数组
        int len = compressed.length();
        int byteLen = (len + 7) / 8; // 字节数
        byte[] result = new byte[byteLen];
        for (int i = 0, j = 0; i < len; i += 8, j++) {
            String byteStr = compressed.substring(i, Math.min(i + 8, len));
            result[j] = (byte) Integer.parseInt(byteStr, 2);
        }

        return result;
    }

    private static Node buildHuffmanTree(int[] frequency) {
        PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>();
        for (char ch = 0; ch < SIZE; ch++) {
            if (frequency[ch] > 0) {
                pq.offer(new Node(ch, frequency[ch], null, null));
            }
        }

        if (pq.size() == 1) {
            pq.offer(new Node('\0', 0, null, null)); // 处理只有一个字符的情况
        }

        while (pq.size() > 1) {
            Node left = pq.poll();
            Node right = pq.poll();
            Node parent = new Node('\0', left.frequency + right.frequency, left, right);
            pq.offer(parent);
        }

        return pq.poll();
    }

    private static Map<Character, String> buildCodeTable(Node root) {
        Map<Character, String> codeTable = new HashMap<>();
        buildCodeTable(codeTable, root, "");
        return codeTable;
    }

    private static void buildCodeTable(Map<Character, String> codeTable, Node node, String code) {
        if (node.isLeaf()) {
            codeTable.put(node.ch, code);
        } else {
            buildCodeTable(codeTable, node.left, code + '0');
            buildCodeTable(codeTable, node.right, code + '1');
        }
    }
}

这个函数接受一个字符串作为输入，使用Huffman编码将其压缩为字节数组，并返回压缩后的结果。在函数中，首先统计输入字符串中每个字符的出现频率，然后根据频率构建Huffman树。接下来，构建字符编码表，其中每个字符都与其对应的二进制编码相关联。最后，遍历输入字符串，使用字符编码表将每个字符替换为对应的二进制编码，并将压缩后的字符串转换为字节数组。

要使用这个函数进行数据压缩，可以直接调用 compress 方法并传入待压缩的字符串。压缩后的结果为一个字节数组，可以将其写入文件或通过网络传输。