Generation des codes Huffman
This commit is contained in:
@@ -1,11 +1,11 @@
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package fr.iutfbleau.sae.mhuffman;
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import java.util.ArrayList;
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import java.util.Comparator;
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import java.util.HashMap;
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import java.util.List;
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import java.util.Map;
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/**
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* Implémente un arbre de Huffman utilisé pour la compression de données.
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* <p>
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@@ -38,7 +38,7 @@ import java.util.Map;
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* dédiés.
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* </p>
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*
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* @author Algassimou Pellel Diallo
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* @author Algassimou Pellel Diallo,Ayoub Anhdire
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* @version 1.0
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* @since 2025-12-13
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*/
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@@ -54,6 +54,18 @@ public class HuffmanTree {
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*/
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private HuffmanNode root;
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/**
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* Dictionnaire pour enregistrer les codes Huffman
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*/
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private Map<Integer,String> codes;
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/**
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* Chaine de caracteres qui va nous permettre de sauvegader le code Huffman
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* Permet en d'autres termes de construire la chaine de 1 et de 0
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*/
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private String chaineCarac;
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/**
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* Construit un arbre de Huffman.
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* <p>
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@@ -76,6 +88,8 @@ public class HuffmanTree {
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// je cree une collection de feuilles
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/////////////////////////////////// Voir si ya moyen doptimiser //////////////////////////////////////
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// tu pourrait utiliser une PriorityQueue pour placer selon les fréquences comme dit dans l'énoncé !!!!
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List<HuffmanNode> feuilles = new ArrayList<>();
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@@ -90,7 +104,7 @@ public class HuffmanTree {
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}
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}
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// On tri les feuilles par frequence croissante jutilie un comparator qui compare la vareur retournee par getFrequence de chaque feuille
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// On tri les feuilles par frequence croissante j'utilise un comparator qui compare la valeur retournee par getFrequence de chaque feuille
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// Referencement de methode avec ::
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feuilles.sort(Comparator.comparingInt(HuffmanNode::getFrequence));
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// flemme de faire un algo de tri alors que java le fait tres bien a voir a la fin si je vais coder une liste chainee avec un tri par insertion personnalise
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@@ -109,7 +123,7 @@ public class HuffmanTree {
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// j'insère le nœud parent dans la collection à la bonne position pour maintenir l'ordre (plus performant qu'un tri complet à chaque itération)
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int index = 0;
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// tant que l'index est dans les limites et que la frequence du noeud à l'index est inférieure à celle du parent
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while (index < feuilles.size()&& feuilles.get(index).getFrequence() < parent.getFrequence()) {
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while (index < feuilles.size() && feuilles.get(index).getFrequence() < parent.getFrequence()) {
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index++;
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}
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feuilles.add(index, parent);
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@@ -133,22 +147,50 @@ public class HuffmanTree {
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return root;
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}
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/**
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* @return Map on stockera les codes Huffman sous forme de dictionnaire
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*/
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public Map<Integer,String> generateCodes(){
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// methode recursive : appliquer à chaque branche de l'abre , chaque feuille !!!
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// 1 - trouver cas de base + comment generer les codes :
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/*
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il nous faut differencier plusieurs cas si c'est la racine de l'abre
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et surtout si on met zero ou 1 selon si le fils droit ou gauche
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/**
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* Le but de cette méthode est de pouvoir generer les codes Huffman à partir de l'arbre :
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* Les branches prendront comme valeur 1 ou 0 selon differents cas :
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* 1 - si on saute vers un fils droit
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* 0 - si on saute vers un fils gauche.
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* On construit les codes qui partent de la racine jusqu'à notre objectif
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*/
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// le type des clés et valeurs sont susceptibles de changer :
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Map<Integer,String> dictionnaire = new HashMap<>();
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this.codes = new HashMap<>();
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this.chaineCarac = new String();
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if(root.isLeaf()){
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codes.put(root.getValue(),chaineCarac);
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return codes;
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}
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HuffmanNode temp = root;
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if (root.getLeft() != null) {
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root = root.getLeft();
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chaineCarac = chaineCarac + "0";
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generateCodes();
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// on retire le dernier bit lorsqu'on remonte car sinon les codes seront faussés
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chaineCarac = chaineCarac.substring(0, chaineCarac.length() - 1);
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}
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if (temp.getRight() != null) {
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root = temp.getRight();
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chaineCarac = chaineCarac + "1";
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generateCodes();
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chaineCarac = chaineCarac.substring(0, chaineCarac.length() - 1);
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}
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root = temp;
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return codes;
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}
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return dictionnaire;
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}
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}
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}
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