揭秘Android底层哈夫曼压缩，实现图片极致压缩！

# **揭秘Android底层哈夫曼压缩，实现图片极致压缩！** 

## **1. 哈夫曼编码的图像压缩原理** 

哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法，它通过统计图像数据中各个符号出现的频率，并利用这些频率为每个符号分配可变长的编码，来实现数据压缩。哈夫曼编码的目的是让出现频率高的符号使用更短的编码，而出现频率低的符号使用更长的编码，从而减少数据的整体长度。

## **2. 哈夫曼压缩在Android中的应用** 

哈夫曼压缩在Android中主要用于对位图图像进行压缩，它被集成在谷歌的Skia图形引擎中。Skia引擎是一个开源的2D图形库，它提供了丰富的图像处理功能，其中就包括哈夫曼压缩。

## **3. 哈夫曼压缩在Skia引擎中的实现** 

Skia引擎的哈夫曼压缩算法基于哈夫曼树。哈夫曼树是一种二叉树，它将图像数据中的各个符号作为叶子节点，并将这些叶子节点按照出现频率从高到低排列。然后，Skia引擎将相邻的两个叶子节点合并成一个新的父节点，并计算这个父节点的权重，权重等于两个叶子节点权重之和。

## **4. 哈夫曼压缩的优势** 

哈夫曼压缩是一种非常有效的图像压缩算法，它能够在不损失图像质量的前提下，大幅度减小图像数据的大小。哈夫曼压缩的优势包括：

* **无损压缩：**  哈夫曼压缩是一种无损压缩算法，它不会改变图像的像素值，因此不会损失图像质量。
* **压缩比高：**  哈夫曼压缩的压缩比非常高，通常可以达到50%以上，甚至更高。
* **速度快：**  哈夫曼压缩的速度非常快，它可以在很短的时间内完成图像的压缩和解压缩。
* **算法简单：**  哈夫曼压缩算法非常简单，它易于理解和实现。

## **5. 哈夫曼压缩的局限性** 

哈夫曼压缩也有一些局限性，包括：

* **压缩率受限：**  哈夫曼压缩的压缩率受到图像数据的分布情况的限制，如果图像数据分布比较均匀，则压缩率会比较低。
* **算法复杂度：**  哈夫曼压缩算法的时间复杂度为O(n log n)，其中n是图像数据的大小。
* **内存消耗：**  哈夫曼压缩需要消耗额外的内存空间来存储哈夫曼树和编码表。

## **6. 结论** 

哈夫曼压缩是一种非常有效的图像压缩算法，它能够在不损失图像质量的前提下，大幅度减小图像数据的大小。哈夫曼压缩被广泛应用于Android中，它被集成在Skia图形引擎中，用于对位图图像进行压缩。哈夫曼压缩的优势包括无损压缩、压缩比高、速度快和算法简单。然而，哈夫曼压缩也有一些局限性，包括压缩率受限、算法复杂度高和内存消耗大。