北邮信通院数据结构实验报告三哈夫曼编码器.pptx

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2.2 关键算法分析 （1）计算出现字符的权值
利用 ASCII 码统计出现字符的次数，再将未出现的字符进行筛选，将出现的字符及頻 数存储在数组 a[]中。
void Huffman::Init() {
int nNum[256]= {0}; //记录每一个字符出现的次数 int ch = cin.get();
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weight lchild rchild parent
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2、建立编码表(CreateTable)：利用已经建好的赫夫曼树进行编码，并将每 个字符的编码输出。
3、编码(Encoding)：根据编码表对输入的字符串进行编码，并将编码后的 字符串输出。
4、译码(Decoding)：利用已经建好的赫夫曼树对编码后的字符串进行译 码，并输出译码结果。
5、打印(Print)：以直观的方式打印赫夫曼树（选作） 6、计算输入的字符串编码前和编码后的长度，并进行分析，讨论赫夫
int i=0; while((ch!='\r') && (ch!='\n')) {
nNum[ch]++; // 统 计 字 符 出 现 的 次 数 str[i++] = ch; // 记 录 原 始 字 符 串 ch = cin.get(); // 读 取 下 一 个 字 符 } str[i]='\0';
} int x,y; for (int i = n; i < 2*n-1; i++) //开始建 Huffman 树 {
SelectMin( HTree, i, x, y); //从 1~i 中选出两个权值最小的结点 HTree[x].parent = HTree[y].parent = i; HTree[i].weight = HTree[x].weight+ HTree[y].weight; HTree[i].LChild = x; HTree[i].RChild = y; HTree[i].parent = -1; } } 时间复杂度为 O(n2) void Huffman::SelectMin( HNode *hTree,int n, int &i1, int &i2 ) { int i; //找一个比较值的起始值 for(i=0; i<n; i++) //找 i1 { if(hTree[i].parent==-1 )
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数据结构实验报告
实验名称： 实验三 树——哈夫曼编/解码器 学生姓名： 班 级： 班内序号： 学 号：
日 期： 2014 年 12 月 11 日
1. 实验要求
利用二叉树结构实现赫夫曼编/解码器。 基本要求：
1、初始化(Init)：能够对输入的任意长度的字符串 s 进行统计，统计每个 字符的频度，并建立赫夫曼树
2. 程序分析
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2.1 存储结构 Huffman 树 给定一组具有确定权值的叶子结点，可以构造出不同的二叉树，其中带权路径 长 度 最 小 的 二 叉 树 称 为 Huffman 树 ， 也 叫 做 最 优 二 叉 树 。
weight lchild rchild parent
Huffman 树采用顺序存储---数组； 数组的前 n 个结点存储叶子结点，然后是分支结点，最后是根结点； 首先初始化叶子结点元素—循环实现； 以循环结构，实现分支结点的合成，合成规则按照 huffman 树构成 Huffman::CreateHTree() {
HTree = new HNode [2*n-1]; //根据权重数组 a[0..n-1] 初始化 Huffman 树 for (int j = 0; j < n; j++)
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{ HTree[j].weight = a[j]; HTree[j].LChild = HTree[j].RChild = HTree[j].parent = -1;
&& hTree[i].weight < hTree[i1].weight ) { i2=i1; i1 = i; } else if( hTree[i].parent==-1
&& hTree[i].weight < hTree[i2].weight) { i2=i; } } } 时间复杂度为 O(n) (3)创建编码表
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曼 编码的压缩效果。 测试数据：
I love data Structure, I love Computer 。 I will try my best to study data Structure.
提示： 1、用户界面可以设计为“菜单”方式：能够进行交互。 2、根据输入的字符串中每个字符出现的次数统计频度，对没有出现的 字符一律不用编码。
n = 0;
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for ( i=0;i<256;i++) {
if (nNum[i]>0) // 若 nNum[i]==0， 字 符 未 出 现 {
l[n] = (char)i; a[n] = nNum[i]; n++; } } } 时间复杂度为 O（1）； （2）创建哈夫曼树： 算法过程：
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{ i1=i; break; } } i++; for( ; i<n; i++) //找 i2 { if(hTree[i].parent==-1 )
{ i2=i; break; } } if(hTree[i1].weight>hTree[i2].weight) //i1 指向最小的 { int j=i2; i2=i1; i1 = j; } //开始找最小的两个 i++; for( ; i<n; i++) { if(hTree[i].parent==-1