Python实现哈夫曼编码解码算法

import heapq
from collections import defaultdict


class HuffmanNode:
    def __init__(self, char, freq):
        self.char = char
        self.freq = freq
        self.left = None
        self.right = None

    # 哈夫曼树节点对象之间的比较规则，用于堆的排序
    def __lt__(self, other):
        return self.freq < other.freq


# 计算字符出现的概率
def get_char_frequency(text):
    freq_dict = defaultdict(int)    #创建一个默认值为 0 的空字典，如果字典中访问一个不存在的键，那么这个键的默认值就会是 0。
    for char in text:
        freq_dict[char] += 1     #把字符导入到字典中去并且相同的就加1
    n = len(text)
    for char in freq_dict:
        freq_dict[char] /= n
    return freq_dict


# 构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(freq_dict):
    # 将每个字符及其概率构造为一个哈夫曼树节点
    heap = [HuffmanNode(char, freq) for char, freq in freq_dict.items()] #这些对象存储到一个列表中，即 heap 中。在这个列表中，每个 HuffmanNode 对象都代表了一个字符以及其出现的频率
    # 用堆来存储所有哈夫曼树节点，每次取出频率最小的两个节点合并
    heapq.heapify(heap)    #将heap转化为堆
    while len(heap) > 1:
        # 取出频率最小的两个节点，合并为一个新节点
        node1 = heapq.heappop(heap)    #heapq.heappop弹出最小值
        node2 = heapq.heappop(heap)
        parent_freq = node1.freq + node2.freq
        parent = HuffmanNode(None, parent_freq)  #给中间的点的值都设置为空
        parent.left = node1
        parent.right = node2
        # 将新节点放回堆中
        heapq.heappush(heap, parent)
    # 堆中仅剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点
    if len(heap) == 1:
        return heap[0]
    else:
        return None


# 递归生成哈夫曼编码
def generate_huffman_code(node, code_dict, code=''):
    if node.char is not None:
        # 到达叶节点，将字符和对应的编码存储到字典中
        code_dict[node.char] = code
        return
    # 递归遍历左子树和右子树
    generate_huffman_code(node.left, code_dict, code + '0')
    generate_huffman_code(node.right, code_dict, code + '1')


# 将文本编码为哈夫曼编码
def encode_text(text, code_dict):
    return ''.join(code_dict[char] for char in text)


# 将哈夫曼编码解码为原始文本
def decode_text(encoded_text, root):
    decoded_text = ''
    node = root
    for bit in encoded_text:
        if bit == '0':
            node = node.left
        elif bit == '1':
            node = node.right
        if node.char is not None:      #中间点的值都为空
            decoded_text += node.char
            node = root      #继续开始找下一个原码
    return decoded_text

text= input('输入即将被编码的字符：')
freq_dict = get_char_frequency(text)
root = build_huffman_tree(freq_dict)
code_dict = {}
generate_huffman_code(root, code_dict)
#打印每个字符的概率和对应的编码
for char, freq in freq_dict.items():
   code = code_dict[char]
   print(f'char: {char}, freq: {freq:.3f}, code: {code}')

#将文本编码为哈夫曼编码
encoded_text = encode_text(text, code_dict)
print(f'Encoded text: {encoded_text}')
#将哈夫曼编码解码为原始文本
decoded_text = decode_text(encoded_text, root)
print(f'Decoded text: {decoded_text}')

上述代码中怎么编写代码判断node中只有一个元素内容：

在build_huffman_tree函数中，当堆中仅剩下一个节点时，即为哈夫曼树的根节点。可以通过判断堆的长度来判断节点的数量，如果堆的长度为1，则堆中仅剩下一个节点。代码如下：

# 构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(freq_dict):
    # 将每个字符及其概率构造为一个哈夫曼树节点
    heap = [HuffmanNode(char, freq) for char, freq in freq_dict.items()]
    # 用堆来存储所有哈夫曼树节点，每次取出频率最小的两个节点合并
    heapq.heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        # 取出频率最小的两个节点，合并为一个新节点
        node1 = heapq.heappop(heap)
        node2 = heapq.heappop(heap)
        parent_freq = node1.freq + node2.freq
        parent = HuffmanNode(None, parent_freq)
        parent.left = node1
        parent.right = node2
        # 将新节点放回堆中
        heapq.heappush(heap, parent)
    # 堆中仅剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点
    if len(heap) == 1:
        return heap[0]
    else:
        return None