树的应用-哈夫曼编码
哈夫曼编码的应用实例
哈夫曼编码的应用实例引言哈夫曼编码是一种常用的数据压缩算法,它通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示,从而实现对数据的高效压缩。
本文将通过几个实际应用实例来介绍哈夫曼编码的工作原理和应用场景。
什么是哈夫曼编码哈夫曼编码是由David A. Huffman于1952年提出的一种数据压缩算法。
它通过统计字符的出现频率,然后构建一棵二叉树,将频率较高的字符放在树的较低层,频率较低的字符放在树的较高层,从而实现对数据的压缩。
哈夫曼编码的原理1.统计字符的出现频率:首先需要统计待压缩数据中每个字符的出现频率。
2.构建哈夫曼树:根据字符的出现频率构建一棵哈夫曼树。
构建树的过程中,频率较低的字符被放在树的较高层,频率较高的字符被放在树的较低层。
3.生成哈夫曼编码:从根节点开始,沿着左子树走为0,沿着右子树走为1,将每个字符对应的编码记录下来。
4.进行编码压缩:将待压缩数据中的每个字符用其对应的哈夫曼编码替代。
5.进行解码还原:通过哈夫曼树和编码,将压缩后的数据解码还原为原始数据。
哈夫曼编码的应用实例文本文件压缩文本文件通常包含大量的字符,而且某些字符的出现频率较高。
通过使用哈夫曼编码,可以将出现频率较高的字符用较短的编码表示,从而实现对文本文件的高效压缩。
1.统计字符的出现频率:首先需要对待压缩的文本文件进行字符频率统计,得到每个字符的出现频率。
2.构建哈夫曼树:根据字符的出现频率构建一棵哈夫曼树。
3.生成哈夫曼编码:根据哈夫曼树,为每个字符生成对应的哈夫曼编码。
4.进行编码压缩:将待压缩的文本文件中的每个字符用其对应的哈夫曼编码替代。
5.进行解码还原:通过哈夫曼树和编码,将压缩后的数据解码还原为原始文本文件。
图像压缩图像文件通常包含大量的像素点,每个像素点包含多个颜色信息。
通过使用哈夫曼编码,可以将出现频率较高的颜色用较短的编码表示,从而实现对图像文件的高效压缩。
1.统计颜色的出现频率:首先需要对待压缩的图像文件进行颜色频率统计,得到每个颜色的出现频率。
哈夫曼编码树实现及应用场景讲解
哈夫曼编码树实现及应用场景讲解哈夫曼编码树(Huffman coding tree)是一种被广泛应用于数据压缩的算法,它通过利用输出频率不同的字符分配不同长度的编码,从而实现数据的高效压缩。
本文将介绍哈夫曼编码树的实现方法,并探讨其在实际应用中的场景。
一、哈夫曼编码树的实现方法1.1 字符频率统计在构建哈夫曼编码树之前,我们首先需要对目标数据中的字符进行频率统计。
可以通过遍历数据集,并利用哈希表或数组记录每个字符出现的次数。
例如,对于字符串"Hello World!",我们可以统计出每个字符的频率为:H: 1, e: 1, l: 3, o: 2, W: 1, r: 1, d: 1, !: 1。
1.2 构建哈夫曼编码树构建哈夫曼编码树的过程分为两个步骤:创建叶节点集合和合并节点。
创建叶节点集合:根据字符频率统计结果,创建一个包含所有字符的叶节点集合。
每个叶节点包含字符、频率以及指向其左右子节点的指针(若存在子节点)。
合并节点:从叶节点集合中选取频率最低的两个节点,合并成一个新节点,该新节点的频率等于这两个节点的频率之和。
将合并后的节点插入叶节点集合中,并从集合中移除被合并的节点。
重复该操作,直到叶节点集合只剩下一个节点,即为哈夫曼编码树的根节点。
1.3 构建哈夫曼编码表遍历哈夫曼编码树,沿着根节点到叶节点的路径,给每个字符赋予对应的二进制编码。
例如,对于字符串"Hello World!",哈夫曼编码表如下:H: 00e: 01l: 10o: 11W: 010r: 011d: 100!: 101二、哈夫曼编码树的应用场景2.1 数据压缩哈夫曼编码树最常见的应用场景之一是数据压缩。
通过使用较短的二进制编码表示频率较高的字符,以及使用较长的二进制编码表示频率较低的字符,可以大幅减小数据的存储空间。
这种压缩方法被广泛应用于文本、图像和音频等多媒体数据的传输和存储。
举个例子,在一个文件中,字符'E'出现频率最高,通过哈夫曼编码树,我们可以将其编码为一个比特(如0),而字符'Z'出现频率最低,可以将其编码为多个比特(如11001),从而实现数据的高效压缩。
c语言 哈夫曼树哈夫曼编码
c语言哈夫曼树哈夫曼编码哈夫曼树(Huffman Tree)和哈夫曼编码(Huffman Coding)是由戴维·哈夫曼在1952年为数据压缩应用而发明的。
哈夫曼编码是一种前缀编码,即任何字符的编码都不是另一个字符的编码的前缀。
在编码学中,哈夫曼编码是一种可变长度编码,其中较常见或较频繁的字符使用较短的编码,而较少见或较不频繁的字符使用较长的编码。
这种编码是由哈夫曼树生成的,哈夫曼树是一种特殊的二叉树,其每个节点的权重等于其左子树和右子树的权重之和。
在C语言中实现哈夫曼树和哈夫曼编码可能涉及以下步骤:1、定义哈夫曼树的节点结构。
每个节点可能包括字符,权重(或频率),以及左孩子和右孩子的指针。
ctypedef struct huffman_node {char character;unsigned int frequency;struct huffman_node *left, *right;} huffman_node;2、创建哈夫曼树。
首先,你需要计算每个字符的频率,然后根据这些频率创建一个哈夫曼树。
这个过程可能涉及使用优先队列(最小堆)来找出频率最小的两个节点,然后将它们合并为一个新的节点,新节点的频率是这两个节点的频率之和。
然后,将新节点放回队列中,重复这个过程直到队列中只剩下一个节点,这个节点就是你的哈夫曼树的根节点。
3、使用哈夫曼树生成哈夫曼编码。
从根节点开始,对于每个字符,左子树代表0,右子树代表1。
你可以遍历哈夫曼树,为每个字符生成其对应的哈夫曼编码。
4、实现解码。
给定一个哈夫曼编码,你可以通过遍历哈夫曼树来解码它。
对于每个位,如果是0,你跟随左子树,如果是1,你跟随右子树。
当你到达一个叶节点时,你就找到了对应的字符。
以上只是一个大致的步骤,具体的实现可能会根据你的需求和具体情况有所不同。
树的应用 哈夫曼编编码 和 译码
华%%%%%%%%%%%%%%%%%%学院数据结构实验报告2011~2012学年第二学期2011级计算机专业班级:学号:姓名:实验三树的应用一、实验题目:树的应用——哈夫曼编/译码二、实验内容:利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道的利用率,缩短信息传输的时间,降低传输成本。
根据哈夫曼编码的原理,编写一个程序,在用户输入字符及权值的基础上求哈夫曼编码。
要求:(1)从键盘输入字符集(字母a~z,空格)共27个字符,以及出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树,并输出数组ht[]的初态和终态。
(2)对各个字符进行哈夫曼编码,打印输出字符及对应的哈夫曼编码。
(3)编码:从键盘输入字符串,利用已建好的哈夫曼编码,实现该字符串的编码。
(4)(选作)译码:从键盘输入二进制串,利用已建好的哈夫曼编码,将二进制串还原为字符串。
三、程序源代码:typedef struct{char data;int weight;int parent;int lchild;int rchild;}HTNode;typedef struct{char cd[100];int start;}HCode;//这里保存字母对应的编码,我本来想用指向字符数组的指针数组,可是后来想到利用结构体更简单。
struct Codes{char ch;char codes[27];};#include<iostream.h>#include<stdio.h>#include<string.h>const int maxsize=100;//特色,动态编码void tongji(char str[],int *pinlv);void createHT(HTNode *ht,int n,int pinlv[]);void showHT(HTNode ht[],int n);void createHcode(HTNode ht[],HCode* hcd,int n);void showHCode(HCode hcd[],int n,int pinlv[]);//使字符与编码对应void matchcodes(HCode hcd[],int pinlv[],int n,Codes* code);void charToCode(Codes codes[],char *str);void codeToChar(Codes codes[]);void main(){cout<<"本例实现动态编码:根据输入的字符串建立编码规则,然后按此规则对输入的字符串进行编码,对输入的编码进行译码操作"<<endl;//输入cout<<"input a string"<<endl;char str[maxsize];gets(str);//统计int pinlv[27];int len=0;for(int i=0;i<27;i++)pinlv[i]=0;tongji(str,pinlv);for(int k=0;k<27;k++)if(pinlv[k]!=0)len++;cout<<len<<endl;// cout<<pinlv[26]<<endl;//构造哈夫曼树HTNode ht[199];createHT(ht,len,pinlv);//哈夫曼编码HCode hcd[27];createHcode(ht,hcd,len);showHCode(hcd,len,pinlv);//字符与编码对应匹配Codes codes[27];matchcodes(hcd,pinlv,len,codes);//char to codecharToCode(codes,str);// code to charcodeToChar(codes);}//这个函数有错误,已经改正void codeToChar(Codes codes[]){cout<<"根据上面输出的编码规则,请输入要译码的01编码(相邻编码要以逗号分割,以“#”结束)"<<endl;char str[100];gets(str);cout<<str<<"的译码为:"<<endl;char temp[27]; //保存每个字符的编码,每次要赋 0 啊int i,j;for(i=0,j=0;i<100;i++){if(str[i]!=','){temp[j]=str[i];j++;}else{temp[j]='\0';for(int k=0;k<27;k++){if(strcmp(codes[k].codes ,temp)==0){cout<<codes[k].ch <<" ";//cout.flush();break;}}j=0; //赋0 操作}if(str[i]=='#'){break;}}cout<<endl;}void charToCode(Codes codes[],char *str){char ch=*str;int k=0;cout<<str<<"的编码为:"<<endl;while(ch!='\0'){for(int i=0;i<27;i++){if(codes[i].ch ==ch)cout<<codes[i].codes<<",";}k++;ch=*(str+k);}cout<<endl;}//已经改进过的地方void matchcodes(HCode hcd[],int pinlv[],int n,Codes* codes) {int i,k,m;char ch='a';int p=0;char temp[27];for(int z=0;z<26;z++){temp[z]=' ';}temp[26]='\0';for(i=0;i<27;i++){if(pinlv[i]!=0){ch='a';ch=char(ch+i);if(ch>='a'&&ch<='z'){codes[p].ch =ch;//测试/* if(codes[p].ch==ch){cout<<"succss"<<endl;}*/}elsecodes[p].ch =' ';m=0;for(k=hcd[p].start;k<=n;k++){temp[m]=hcd[p].cd [k];m++;}//字符串必须给出结束符位置,否则会输出乱码啊temp[m]='\0';//codes[p]=temp;strcpy(codes[p].codes ,temp);// cout<<codes[p].ch;// cout<<codes[p].ch<<"-----"<<codes[p].codes<<endl;p++;}}}void showHCode(HCode hcd[],int n,int pinlv[]){int i,k;char ch='a';int p=0;cout<<"字符"<<" "<<"对应编码"<<endl;for(i=0;i<27;i++){//每次必须从字符'a'开始ch='a';////ch=char(ch+i);if(pinlv[i]!=0){if(ch>='a'&&ch<='z')cout<<ch<<" ";elsecout<<" "<<" ";for(k=hcd[p].start;k<=n;k++)cout<<hcd[p].cd [k];p++;cout<<endl;}}}void createHcode(HTNode ht[],HCode* hcd,int n) {int i,f,c;HCode hc;for(i=0;i<n;i++){//不是书上的hc.start =n;hc.start =n-1;c=i;f=ht[i].parent ;while(f!=-1){if(ht[f].lchild ==c)hc.cd [hc.start --]='0';elsehc.cd [hc.start --]='1';c=f;f=ht[f].parent ;}//最后一位必须赋值为结束符hc.cd[n]='\0';hc.start ++;hcd[i]=hc;}}void createHT(HTNode* ht,int n,int pinlv[]){for(int m=0;m<=2*n-1;m++)//初始化节点的所有与域值ht[m].parent =ht[m].lchild =ht[m].rchild =-1;char ch='a';int p=0;for(int z=0;z<27;z++)//循环27个字母(a-z和''),若频数大于0,就创建节点{if(pinlv[z]!=0){if(ch>='a'&&'z'>=ch){ht[p].data =ch;ht[p].weight =pinlv[ch-97];}else{ht[p].data =' ';ht[p].weight =pinlv[26];}p++;}ch=char (ch+1);}cout<<"ht[]初态输出 ";showHT(ht,n);int i,k,lnode,rnode;int min1,min2;for(i=n;i<2*n-1;i++){min1=min2=32767;lnode=rnode=-1;for(k=0;k<=i-1;k++){if(ht[k].parent ==-1){if(ht[k].weight <min1){min2=min1;rnode=lnode;min1=ht[k].weight ;lnode=k;}else if(ht[k].weight <min2){min2=ht[k].weight ;rnode=k;}}}ht[lnode].parent =i;ht[rnode].parent =i;ht[i].weight =ht[lnode].weight +ht[rnode].weight ;ht[i].lchild =lnode;ht[i].rchild =rnode;ht[i].data ='*';}cout<<"ht[]终态输出 ";showHT(ht,2*n-1);}void tongji(char str[],int *pinlv){char ch=*str;int k=1;while(ch!='\0'){ if(ch>='a'&&'z'>=ch)pinlv[ch-97]+=1;elsepinlv[26]+=1;ch=*(str+k);k++;}}void showHT(HTNode ht[],int n){ cout<<"节点信息如下:"<<endl;cout<<"data"<<" "<<"weig"<<" "<<"pare"<<" "<<"lchd"<<" "<<"rchd"<<endl;for(int i=0;i<n;i++){cout<<ht[i].data <<" "<<ht[i].weight <<" "<<ht[i].parent <<" "<<ht[i].lchild <<" "<<ht[i].rchild <<endl;}}四、测试结果:五、小结(包括收获、心得体会、存在的问题及解决问题的方法、建议等)注:内容一律使用宋体五号字,单倍行间距通过本次实验,我感觉到自己的程序编程细节问题必须注意:如使用gets()函数可接收带有空格的输入字符串;在进行编码译码时,必须注意,数组的上下界问题。
哈夫曼编码算法实现完整版
实验三树的应用一.实验题目:树的应用——哈夫曼编码二.实验内容:利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道的利用率,缩短信息传输的时间,降低传输成本。
根据哈夫曼编码的原理,编写一个程序,在用户输入结点权值的基础上求哈夫曼编码。
要求:从键盘输入若干字符及每个字符出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树,然后对各个字符进行哈夫曼编码,最后打印输出字符及对应的哈夫曼编码。
三、程序源代码:#include <iostream.h>#include <fstream.h>#include <string.h>#include <stdlib.h>typedef struct{char data;int weight;int parent,lchild,rchild;}HTNode,*HuffmanTree;typedef char * * HuffmanCode;void Select(HuffmanTree &HT,int n,int m){HuffmanTree p=HT;int tmp;for(int j=n+1;j<=m;j++){int tag1,tag2,s1,s2;tag1=tag2=32767;for(int x=1;x<=j-1;x++){ if(p[x].parent==0&&p[x].weight<tag1){ tag1=p[x].weight;s1=x;}}for(int y=1;y<=j-1;y++){ if(p[y].parent==0&&y!=s1&&p[y].weight<tag2) { tag2=p[y].weight;s2=y;}}if(s1>s2) //将选出的两个节点中的序号较小的始终赋给s1{ tmp=s1; s1=s2; s2=tmp;}p[s1].parent=j;p[s2].parent=j;p[j].lchild=s1;p[j].rchild=s2;p[j].weight=p[s1].weight+p[s2].weight;}}void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,int n,char *w1,int*w2) {int m=2*n-1;if(n<=1) return;HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode));HuffmanTree p=HT;for(int i=1;i<=n;i++){ p[i].data=w1[i-1];p[i].weight=w2[i];p[i].parent=p[i].lchild=p[i].rchild=0;}for(;i<=m;i++){ p[i].weight=p[i].parent=p[i].lchild=p[i].rchild=0; } Select(HT,n,m);ofstream outfile; //生成hfmTree文件outfile.open("hfmTree.txt",ios::out);for (i=1;i<=m;i++){outfile<<HT[i].weight<<"\t"<<HT[i].parent<<"\t"<<HT[i]. lchild<<"\t"<<HT[i].rchild<<"\t"<<endl;}outfile.close();cout<<"初始化结果已保存在hfmTree文件中\n";}void ToBeTree() //将正文写入文件ToBeTree中{ofstream outfile;outfile.open("ToBeTree.txt",ios::out);outfile<<"THIS PROGRAM IS MYFAVORITE";outfile.close();}void Encoding(HuffmanTree &HT,int n) //编码{HuffmanCode HC;HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char *));char *cd;cd=(char *)malloc(n*sizeof(char));cd[n-1]='\0';for(int k=1;k<=n;k++){ int start=n-1;for(intc=k,f=HT[k].parent;f!=0;c=f,f=HT[f].parent){ if(HT[f].lchild==c) cd[--start]='0';else cd[--start]='1';}HC[k]=(char *)malloc((n-start)*sizeof(char));strcpy(HC[k],&cd[start]);}cout<<"输出哈夫曼编码:"<<endl;for(int h=1;h<=n;h++) //输出编码{ cout<<HT[h].data<<":";cout<<HC[h];cout<<" ";if (h%8==0) cout<<endl;}cout<<endl<<"输出正文编码:"<<endl;ToBeTree();//读取TOBETREE文件里的正文,并进行编码 fstream infile;infile.open("ToBeTree.txt",ios::in);char s[80];while(!infile.eof()){infile.getline(s,sizeof(s));}infile.close();fstream outfile;outfile.open("CodeFile.txt",ios::out);int count=0;for (h=0;s[h]!='\0';h++){ for(k=1;k<=n;k++)if (s[h]==HT[k].data){ cout<<HC[k];cout<<" ";count++;outfile<<HC[k];break;}if (count%9==0) cout<<endl; //每输出7个换行}outfile.close();cout<<"\n编码结果已保存在文件CodeFile中.";cout<<endl;}void Decoding(HuffmanTree &HT,int n) //译码{int f=2*n-1;fstream infile;infile.open("CodeFile.txt",ios::in);char s[1000];while(!infile.eof()){infile.getline(s,sizeof(s));}infile.close();int i=0;int j=0;fstream outfile;outfile.open("TextFile.txt",ios::out);while(s[i]!='\0'){ f=2*n-1;while(HT[f].lchild!=0)//以f对应的节点的左孩子的值==0作为结束{if (s[j]=='0') f=HT[f].lchild;else f=HT[f].rchild;j++;}i=j;cout<<HT[f].data;outfile<<HT[f].data;}outfile.close();cout<<"\n译码结果已保存在文件TextFile中.";cout<<endl;}void Print() //印代码文件{ int count=0;fstream infile;infile.open("CodeFile.txt",ios::in);char s[1000];while(!infile.eof()){infile.getline(s,sizeof(s));for(int i=0;s[i]!='\0';i++){ cout<<s[i];count++;if (count%50==0) cout<<endl; //在终端上每行显示50个代码}}infile.close();cout<<endl;}char menu() //菜单函数{ cout<<"功能菜单如下:"<<endl;cout<<"* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *"<<endl;cout<<" I:初始化(Initialization) "<<endl;cout<<" E:编码(Encoding) "<<endl;cout<<" D:译码(Decoding) "<<endl;cout<<" P:印代码文件(Print) "<<endl;cout<<" Q:退出(Exit) "<<endl;cout<<"* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *"<<endl;cout<<"请输入功能字符:";char ch;cin>>ch;return ch;}void main(){ int n;int Array[100];char cArray[100];HuffmanTree HT;cout<<"输入n个字符:";cin.getline(cArray,100);n=strlen(cArray);cout<<"一共"<<n<<"个字符.\n";cout<<"依次输入各个字符的权值:"<<endl;for (int i=1;i<=n;i++) cin>>Array[i];int tag;char x=menu();while(1){ switch (x){case 'I':HuffmanCoding(HT,n,cArray,Array);break;case 'E':Encoding(HT,n);break;case 'D':Decoding(HT,n);break;case 'P':Print();break;case 'Q':tag=0;cout<<"结束"<<endl;break;default:cout<<"你输入错误!"<<endl;}if(tag==0) break;cout<<"y(继续) or n(退出)"<<endl;char ch;cin>>ch;if (ch=='y'){ cout<<"请输入功能字符:";char c;cin>>c;x=c;}else exit(1);}}测试数据:用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼树,并实现以下报文的译码和编码:"THIS PROGRAM IS MY FAVORITE".字符空格 A B C D E F G H I J K L M频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 频度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1四.测试结果:如图一所示五.实验体会通过本次实验,尤其在自己对程序的调试过程中,感觉对树的存储结构,终结状态,还有编码,译码的过程都有了比较清晰的认识。
哈夫曼(huffman)树和哈夫曼编码
哈夫曼(huffman)树和哈夫曼编码讨论QQ群:待定哈夫曼树哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树)问题:什么是哈夫曼树?例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80~89分: B,70~79分: C,60~69分: D,<60分: E。
if (a < 60){b = 'E';}else if (a < 70) {b = ‘D’;}else if (a<80) {b = ‘C’;}else if (a<90){b = ‘B’;}else {b = ‘A’;}判别树:用于描述分类过程的二叉树。
如果每次输入量都很大,那么应该考虑程序运行的时间如果学生的总成绩数据有10000条,则5%的数据需1 次比较,15%的数据需 2 次比较,40%的数据需 3 次比较,40%的数据需 4 次比较,因此 10000 个数据比较的次数为: 10000 (5%+2×15%+3×40%+4×40%)=31500次此种形状的二叉树,需要的比较次数是:10000 (3×20%+2×80%)=22000次,显然:两种判别树的效率是不一样的。
问题:能不能找到一种效率最高的判别树呢?那就是哈夫曼树回忆树的基本概念和术语路径:若树中存在一个结点序列k1,k2,…,kj,使得ki是ki+1的双亲,则称该结点序列是从k1到kj的一条路径。
路径长度:等于路径上的结点数减1。
结点的权:在许多应用中,常常将树中的结点赋予一个有意义的数,称为该结点的权。
结点的带权路径长度:是指该结点到树根之间的路径长度与该结点上权的乘积。
树的带权路径长度:树中所有叶子结点的带权路径长度之和,通常记作:其中,n表示叶子结点的数目,wi和li分别表示叶子结点ki的权值和树根结点到叶子结点ki之间的路径长度。
赫夫曼树(哈夫曼树,huffman树)定义:在权为w1,w2,…,wn的n个叶子结点的所有二叉树中,带权路径长度WPL最小的二叉树称为赫夫曼树或最优二叉树。
哈夫曼树的实际应用
哈夫曼树的实际应用
哈夫曼树在实际中有许多应用,以下是一些例子:
1. 数据压缩:哈夫曼树常用于数据压缩算法,如哈夫曼编码。
哈夫曼编码是一种前缀编码,它可以将数据中的字符编码为二进制字符串,使得平均编码长度最短,从而达到数据压缩的效果。
2. 文件存储:在文件存储中,哈夫曼树可以用于数据存储和检索。
例如,可以使用哈夫曼树来存储文件索引,以便快速找到文件。
3. 图像处理:在图像处理中,哈夫曼树可以用于图像压缩和编码。
例如,可以使用哈夫曼树来编码图像中的像素值,从而减小图像文件的大小。
4. 通信网络:在通信网络中,哈夫曼树可以用于数据传输和调度。
例如,可以使用哈夫曼树来优化数据的传输路径和顺序,以提高网络传输的效率和可靠性。
5. 数据库优化:在数据库优化中,哈夫曼树可以用于索引和查询处理。
例如,可以使用哈夫曼树来构建索引,以便快速检索数据库中的数据。
总的来说,哈夫曼树在许多领域中都有广泛的应用,特别是在需要数据压缩、文件存储、图像处理、通信网络和数据库优化的领域中。
数据结构与算法——树的应用(哈夫曼编码)
数据结构与算法——树的应⽤(哈夫曼编码)1. 哈夫曼编码概括/********************************************** 本⽂图⽚较多,多刷新⼀下才能显⽰ ***********************************************/哈夫曼(Huffman)编码算法是基于⼆叉树构建编码压缩结构的,它是数据压缩中经典的⼀种算法。
算法根据⽂本字符出现的频率,重新对字符进⾏编码。
⾸先以下这段⽂字举例:今天天⽓晴朗,我和乔伊·亚历⼭⼤·⽐基·卡利斯勒·达夫·埃利奥特·福克斯·伊维鲁莫·马尔尼·梅尔斯·帕特森·汤普森·华莱⼠·普雷斯顿出去玩!乔伊·亚历⼭⼤·⽐基·卡利斯勒·达夫·埃利奥特·福克斯·伊维鲁莫·马尔尼·梅尔斯·帕特森·汤普森·华莱⼠·普雷斯顿贪玩,不⼩⼼摔了⼀跤,乔伊·亚历⼭⼤·⽐基·卡利斯勒·达夫·埃利奥特·福克斯·伊维鲁莫·马尔尼·梅尔斯·帕特森·汤普森·华莱⼠·普雷斯顿被摔得哇哇哭了,乔伊·亚历⼭⼤·⽐基·卡利斯勒·达夫·埃利奥特·福克斯·伊维鲁莫·马尔尼·梅尔斯·帕特森·汤普森·华莱⼠·普雷斯顿的爸爸闻声赶来,⼜把乔伊·亚历⼭⼤·⽐基·卡利斯勒·达夫·埃利奥特·福克斯·伊维鲁莫·马尔尼·梅尔斯·帕特森·汤普森·华莱⼠·普雷斯顿痛扁了⼀阵。
哈夫曼树及哈夫曼编码的算法实现
哈夫曼树及哈夫曼编码的算法实现1. 哈夫曼树的概念和原理哈夫曼树是一种带权路径长度最短的树,也称最优二叉树。
它是由美国数学家大卫・哈夫曼发明的,用于数据压缩编码中。
哈夫曼树的构建原理是通过贪心算法,将权重较小的节点不断合并,直到所有节点都合并成为一个根节点,形成一棵树。
这样构建的哈夫曼树能够实现数据的高效压缩和解压缩。
2. 哈夫曼编码的概念和作用哈夫曼编码是一种可变长度编码,它根据字符在文本中出现的频率来进行编码,频率越高的字符编码越短,频率越低的字符编码越长。
这种编码方式能够实现数据的高效压缩,减小数据的存储空间,提高数据传输的效率。
3. 哈夫曼树和编码的算法实现在实现哈夫曼树和编码的算法过程中,首先需要统计文本中每个字符出现的频率,并根据频率构建哈夫曼树。
根据哈夫曼树的结构,确定每个字符的哈夫曼编码。
利用哈夫曼编码对文本进行压缩和解压缩。
4. 个人观点和理解哈夫曼树及哈夫曼编码算法是一种非常有效的数据压缩和编码方式,能够在保证数据完整性的前提下,减小数据的存储和传输成本。
在实际应用中,哈夫曼编码被广泛应用于通信领域、数据存储领域以及图像压缩等领域。
通过深入理解和掌握哈夫曼树及哈夫曼编码的算法实现,可以为我们在实际工作中处理大量数据时提供便利和效率。
5. 总结与回顾通过本篇文章的详细讲解,我深入了解了哈夫曼树及哈夫曼编码的算法原理和实现方式,对其在数据处理中的重要性有了更深刻的认识。
掌握了哈夫曼树及哈夫曼编码的算法实现,将为我未来的工作和学习提供更多的帮助和启发。
根据您提供的主题,本篇文章按照从简到繁、由浅入深的方式探讨了哈夫曼树及哈夫曼编码的算法实现。
文章共计超过3000字,深入剖析了哈夫曼树和编码的原理、实现方式以及应用场景,并结合个人观点进行了阐述。
希望本篇文章能够满足您的需求,如有任何修改意见或其他要求,欢迎随时告知。
哈夫曼树和哈夫曼编码是一种十分重要的数据压缩和编码方式,它们在实际的数据处理和传输中发挥着非常重要的作用。
数据结构——哈夫曼(Huffman)树+哈夫曼编码
数据结构——哈夫曼(Huffman)树+哈夫曼编码前天acm实验课,⽼师教了⼏种排序,抓的⼀套题上有⼀个哈夫曼树的题,正好之前离散数学也讲过哈夫曼树,这⾥我就结合课本,整理⼀篇关于哈夫曼树的博客。
哈夫曼树的介绍Huffman Tree,中⽂名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优⼆叉树。
定义:给定n个权值作为n个叶⼦结点,构造⼀棵⼆叉树,若树的带权路径长度达到最⼩,则这棵树被称为哈夫曼树。
这个定义⾥⾯涉及到了⼏个陌⽣的概念,下⾯就是⼀颗哈夫曼树,我们来看图解答。
(01) 路径和路径长度定义:在⼀棵树中,从⼀个结点往下可以达到的孩⼦或孙⼦结点之间的通路,称为路径。
通路中分⽀的数⽬称为路径长度。
若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1。
例⼦:100和80的路径长度是1,50和30的路径长度是2,20和10的路径长度是3。
(02) 结点的权及带权路径长度定义:若将树中结点赋给⼀个有着某种含义的数值,则这个数值称为该结点的权。
结点的带权路径长度为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积。
例⼦:节点20的路径长度是3,它的带权路径长度= 路径长度 * 权 = 3 * 20 = 60。
(03) 树的带权路径长度定义:树的带权路径长度规定为所有叶⼦结点的带权路径长度之和,记为WPL。
例⼦:⽰例中,树的WPL= 1*100 + 2*50 +3*20 + 3*10 = 100 + 100 + 60 + 30 = 290。
⽐较下⾯两棵树上⾯的两棵树都是以{10, 20, 50, 100}为叶⼦节点的树。
左边的树WPL=2*10 + 2*20 + 2*50 + 2*100 = 360 右边的树WPL=350左边的树WPL > 右边的树的WPL。
你也可以计算除上⾯两种⽰例之外的情况,但实际上右边的树就是{10,20,50,100}对应的哈夫曼树。
⾄此,应该堆哈夫曼树的概念有了⼀定的了解了,下⾯看看如何去构造⼀棵哈夫曼树。
哈夫曼树和哈夫曼编码的原理和应用领域
哈夫曼树和哈夫曼编码的原理和应用领域哈夫曼树(Huffman Tree)和哈夫曼编码(Huffman Coding)是数据压缩领域中常用的算法。
哈夫曼编码通过对出现频率较高的字符使用较短的编码,对出现频率较低的字符使用较长的编码,从而实现对数据进行高效压缩。
本文将介绍哈夫曼树和哈夫曼编码的原理以及它们在通信和存储领域的应用。
一、哈夫曼树的原理哈夫曼树是一种特殊的二叉树,它的构建基于贪心算法。
首先,根据字符出现的频率构建一组叶子节点,每个叶子节点代表一个字符,并且带有该字符出现的频率。
接着,从这组叶子节点中选择出现频率最低的两个节点,将它们合并成一个新的节点,并将这个新节点的频率设置为两个节点频率之和。
新节点成为新的叶子节点,参与下一次的合并。
重复这个过程,直到最终只剩下一个节点,即为哈夫曼树的根节点。
二、哈夫曼编码的原理在哈夫曼树构建完成后,我们根据哈夫曼树的结构来为每个字符生成对应的编码。
对于每个字符,从根节点出发,向左子树走表示添加编码的0,向右子树走表示添加编码的1,直到到达叶子节点。
将每个字符的编码保存起来,就得到了哈夫曼编码。
由于哈夫曼树的构建过程保证了频率较高的字符拥有较短的编码,而频率较低的字符拥有较长的编码,所以哈夫曼编码具有前缀码的特性。
即任何一个字符的编码都不是其他字符编码的前缀,这样在进行解码的时候就不会出现歧义。
三、哈夫曼编码的应用领域1. 数据压缩:哈夫曼编码常被用于数据的无损压缩,通过将频率较高的字符用较短的编码表示,可以大大减小数据的存储空间。
2. 文件传输:在文件传输过程中,为了减小文件的大小,常常会使用哈夫曼编码对文件进行压缩,减少网络传输的时间和带宽占用。
3. 图像压缩:哈夫曼编码在图像压缩中也有广泛的应用。
通过对图像像素点进行编码,可以显著减小图像文件的体积,提高图像在传输和存储中的效率。
4. 视频压缩:在视频压缩中,哈夫曼编码被用于对视频帧中的运动矢量、亮度和色度信息进行编码,从而减小视频文件的大小。
哈夫曼树及哈夫曼编码的运用范围
哈夫曼树及哈夫曼编码的运用范围
哈夫曼树及哈夫曼编码是一种常用的数据压缩算法,广泛应用于数据传输和储存领域。
其运用范围主要包括以下几个方面:
1. 文件压缩:通过使用哈夫曼编码,可以将文件中的冗余信息压缩,减小文件的体积,从而提高文件传输的效率和节省存储空间。
2. 图像压缩:哈夫曼编码可以对图像进行数据压缩,删除冗余信息,减小图像的文件大小,提高图像传输速度和存储效率。
3. 音频压缩:哈夫曼编码常被用于音频数据的压缩,去除冗余数据,减小音频文件的大小,使其更易于传输和存储。
4. 视频压缩:哈夫曼编码也可以应用于视频数据的压缩,通过对视频中像素值的编码压缩,减小视频文件的体积,提高传输速度和存储效率。
5. 网络传输:在网络通信中,哈夫曼编码可以提高数据的传输效率,减小传输的数据量,提高网络的带宽利用率。
总之,哈夫曼树及哈夫曼编码在数据压缩和处理领域具有广泛的应用,可以减小文件、图像、音频和视频的体积,提高传输效率和存储效率。
哈夫曼树 密码故事
哈夫曼树密码故事摘要:1.哈夫曼树的简介2.哈夫曼编码的原理3.哈夫曼树在信息编码中的应用4.哈夫曼编码的优点和局限性5.哈夫曼编码在现代通信技术中的应用正文:哈夫曼树,又称哈夫曼编码树,是一种用于数据压缩的树形结构。
它是由美国计算机科学家David A.Huffman于1952年提出的。
哈夫曼树的构建过程是基于信息论的概念,其主要目的是降低数据的传输成本和提高通信效率。
哈夫曼编码的原理是根据信息论中的熵概念,将信息源产生的比特流编码为对应的码字,使得码字的长度最短,从而达到压缩信息的目的。
在哈夫曼编码中,字符的出现频率作为构建哈夫曼树的基础,频率高的字符被分配较短的码字,频率低的字符被分配较长的码字。
通过这种方式,哈夫曼树保证了编码的平均码字长度最短,从而实现了数据的高效压缩。
哈夫曼编码在信息编码领域具有广泛的应用。
在现代通信技术中,如光纤通信、无线通信等,哈夫曼编码被广泛应用于数据传输和存储。
通过哈夫曼编码,可以降低传输成本,提高通信速率,提高数据存储的密度。
此外,哈夫曼编码在数据压缩领域也取得了显著的成果,如图像压缩、音频压缩等。
尽管哈夫曼编码在信息编码领域具有明显的优点,但它也存在一定的局限性。
首先,哈夫曼编码适用于定长数据,对于不定长数据,如自然语言处理中的文本数据,编码效果较差。
其次,哈夫曼编码依赖于字符的出现频率,当字符的分布发生变化时,编码效果可能会受到影响。
总之,哈夫曼树和哈夫曼编码是一种高效的数据压缩方法,它在信息编码和通信领域具有广泛的应用。
然而,它也存在一定的局限性,适用于定长数据和字符分布稳定的场景。
在实际应用中,我们需要根据具体需求选择合适的编码方法,以实现最优的数据压缩和通信效果。
哈夫曼编码树的构建和应用解析
哈夫曼编码树的构建和应用解析哈夫曼编码树(Huffman coding tree)是一种基于最优编码原理的数据压缩算法,通过构建一棵特殊的二叉树,将出现频率较高的字符用较短的编码表示,从而实现对数据的高效压缩。
本文将就哈夫曼编码树的构建和应用进行详细解析。
一、哈夫曼编码树的构建1. 频率统计:首先,需要统计待压缩的数据中各个字符的出现频率。
这可以通过遍历一次数据并记录每个字符的出现次数来实现。
2. 构建哈夫曼树:接下来,根据字符的出现频率构建哈夫曼树。
构建哈夫曼树的算法步骤如下:(1) 创建一个节点集合,将每个字符及其频率作为一个独立的节点插入集合中。
(2) 从集合中选择频率最小的两个节点,作为左右子节点创建一个新的节点。
(3) 将新节点插入集合中,并删除原先选择的两个节点。
(4) 重复上述步骤,直到集合中只剩下一个节点,即哈夫曼树的根节点。
3. 生成编码表:根据构建好的哈夫曼树,可以生成字符的编码表。
编码表是一个以字符为键,对应编码序列为值的映射表。
生成编码表的方法是:从根节点开始,向左走记为0,向右走记为1,直到叶子节点,记录下路径即为该叶子节点对应字符的编码。
二、哈夫曼编码树的应用解析哈夫曼编码树的主要应用在数据压缩领域,能够将数据以更高效的方式进行存储和传输。
以下是一些常见的哈夫曼编码树的应用场景:1. 文件压缩:对于文本文件等包含大量字符的数据,使用哈夫曼编码进行压缩可以大幅减少文件的大小。
由于哈夫曼编码树将频率较高的字符用较短的编码表示,所以可以实现较高的压缩比例。
2. 图像压缩:在数字图像处理中,可以使用哈夫曼编码对图像的像素值进行压缩。
将图像的像素值和其对应的出现频率作为字符和频率,构建哈夫曼编码树后,可以将图像的信息以更紧凑的方式表示,从而减少存储空间和传输带宽的使用。
3. 视频压缩:类似于图像压缩,哈夫曼编码树也可以应用于视频压缩中。
通过对视频帧的像素值进行编码,并借助哈夫曼编码树,可以实现对视频数据的高效压缩,从而减少视频文件的大小和网络传输的负荷。
利用哈夫曼树构造哈夫曼编码
利用哈夫曼树构造哈夫曼编码摘要:1.哈夫曼树的概念及构建方法2.哈夫曼编码的概念及编码步骤3.哈夫曼编码的应用实例正文:一、哈夫曼树的概念及构建方法哈夫曼树(Huffman Tree)是一种用于数据压缩的树形结构,它可以将原始数据转换为对应的编码,从而实现压缩。
哈夫曼树的构建方法如下:1.根据输入数据(字符)的出现概率,将所有字符按照出现概率从大到小的顺序进行排序。
2.取出概率最小的两个字符,将它们作为一棵新树的左右子节点,且概率较小的字符在左侧,概率较大的字符在右侧。
3.递归地重复步骤2,直到只剩下一个字符,这个字符将成为哈夫曼树的根节点。
4.从根节点到每个叶子节点的路径代表一个字符的编码,其中左子节点的边表示0,右子节点的边表示1。
二、哈夫曼编码的概念及编码步骤哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种基于哈夫曼树的数据编码方法。
哈夫曼编码的特点是每个字符的编码长度与该字符出现的概率成反比,即出现概率较高的字符对应较短的编码,出现概率较低的字符对应较长的编码。
哈夫曼编码的编码步骤如下:1.根据输入数据(字符)的出现概率,构建一棵哈夫曼树。
2.从哈夫曼树的根节点到每个叶子节点的路径代表一个字符的编码,其中左子节点的边表示0,右子节点的边表示1。
3.将每个字符的编码转换为对应的二进制代码,从而实现数据压缩。
三、哈夫曼编码的应用实例哈夫曼编码广泛应用于数据压缩和传输领域,例如:1.在计算机文件压缩中,利用哈夫曼编码可以将原始数据转换为较短的编码,从而减少存储空间和传输时间。
2.在图像和视频压缩中,哈夫曼编码可以有效地去除冗余信息,降低数据量,从而实现更高的压缩率和更快的传输速度。
哈夫曼树与哈夫曼树编码实验原理
哈夫曼树与哈夫曼树编码实验原理哈夫曼树(Huffman Tree)是一种用于数据压缩的树形数据结构。
它的主要原理是通过构建一个最优的二叉树来实现编码和解码的过程。
以下是哈夫曼树和哈夫曼编码的实验原理:1. 构建哈夫曼树:- 给定一组需要进行编码的字符及其出现频率。
通常,这个频率信息可以通过统计字符在原始数据中的出现次数来得到。
- 创建一个叶节点集合,每个叶节点包含一个字符及其对应的频率。
- 从叶节点集合中选择两个频率最低的节点作为左右子节点,创建一个新的父节点。
父节点的频率等于左右子节点频率的和。
- 将新创建的父节点插入到叶节点集合中,并将原来的两个子节点从集合中删除。
- 重复上述步骤,直到叶节点集合中只剩下一个节点,即根节点,这个节点就是哈夫曼树的根节点。
2. 构建哈夫曼编码:- 从哈夫曼树的根节点开始,沿着左子树走一步就表示编码的0,沿着右子树走一步表示编码的1。
- 遍历哈夫曼树的每个叶节点,记录从根节点到叶节点的路径,得到每个字符对应的编码。
由于哈夫曼树的构建过程中,频率较高的字符在树中路径较短,频率较低的字符在树中路径较长,因此哈夫曼编码是一种前缀编码,即没有任何一个字符的编码是其他字符编码的前缀。
3. 进行数据压缩:- 将原始数据中的每个字符替换为其对应的哈夫曼编码。
- 将替换后的编码串连接起来,形成压缩后的数据。
4. 进行数据解压缩:- 使用相同的哈夫曼树,从根节点开始,按照压缩数据中的每个0或1进行遍历。
- 当遇到叶节点时,就找到了一个字符,将其输出,并从根节点重新开始遍历。
- 继续按照压缩数据的编码进行遍历,直到所有的编码都解压为字符。
通过构建最优的哈夫曼树和对应的编码表,可以实现高效的数据压缩和解压缩。
频率较高的字符使用较短的编码,从而达到减小数据大小的目的。
而频率较低的字符使用较长的编码,由于其出现频率较低,整体数据大小的增加也相对较小。
哈夫曼树除哈夫曼编码之外的应用
哈夫曼树除哈夫曼编码之外的应用
除了用于哈夫曼编码外,哈夫曼树还有一些其他的应用,包括:
1. 数据压缩:哈夫曼树被广泛应用于数据压缩算法中,如在文件压缩中常用的Huffman压缩算法。
该算法利用哈夫曼树将
频率较高的字符编码为较短的比特序列,从而实现数据的有效压缩。
2. 图像压缩:哈夫曼树可以用于图像压缩算法中的灰度压缩。
通过统计每个灰度级出现的频率,构建哈夫曼树,并将灰度级映射成相应的哈夫曼编码,实现图像数据的压缩。
3. 加密算法:哈夫曼树可以用于加密算法中,比如基于哈夫曼树的可逆数据隐藏算法。
该算法利用哈夫曼树将目标数据隐藏到另一段数据中,通过哈夫曼编码实现隐藏过程,解密时再利用哈夫曼树将隐藏的数据提取出来。
4. 文件搜索:哈夫曼树可以应用于快速搜索文件数据的场景中。
通过构建文件的哈夫曼树,可以有效地进行关键字搜索,加快搜索速度。
5. 数据库索引:哈夫曼树可以用于数据库的索引结构中,如
B+树索引。
通过利用哈夫曼树的性质,将索引数据进行有序
排列,提高数据库的查询效率。
总之,哈夫曼树的应用非常广泛,不仅限于哈夫曼编码,还可
以应用于数据压缩、图像压缩、加密算法、文件搜索、数据库索引等领域。
哈夫曼树编码解码
哈夫曼树编码解码
今天咱们来玩一个超级有趣的编码解码游戏,这个游戏就和哈夫曼树有关哦。
想象一下,我们在一个神秘的魔法森林里,这里的每棵树都有神奇的力量。
哈夫曼树就是这样一棵特别的树。
那这个哈夫曼树和编码解码有啥关系呢?咱们先来说编码。
比如说,我们有好多小动物,有小兔子、小猴子、小松鼠。
我们想给它们传递消息,但是又不想让别人轻易知道。
我们就可以用哈夫曼树来创造一种特别的密码。
我们先看看每个小动物出现的次数。
假如小兔子经常出现,小松鼠出现的次数比较少。
那在哈夫曼树里,小兔子就会有一个比较短的编码,就像住在离树根比较近的地方;小松鼠因为出现少,它的编码就会长一点,就像住在离树根远一点的树枝上。
比如说小兔子的编码是0,小猴子是10,小松鼠是11。
那如果我们要传递消息说“小兔子和小猴子在一起”,我们就可以写成010。
这就是哈夫曼编码啦。
那解码呢?就像是我们收到了这个神秘的密码010,我们要根据之前的规则把它还原成小动物。
我们看到0,就知道是小兔子,看到10就知道是小猴子。
再讲个故事吧。
有个小魔法师,他要给远方的魔法伙伴传递他看到的魔法生物的信息。
他看到了好多魔法蝴蝶、魔法蜻蜓和魔法萤火虫。
魔法蝴蝶特别多,魔法萤火虫比较少。
他就用哈夫曼树做出了编码。
魔法蝴蝶是1,魔法蜻蜓是01,魔法萤火虫是00。
当他把看到的魔法生物写成1011的时候,他的伙伴收到这个密码,就根据规则知道是魔法蝴蝶、魔法蜻蜓和魔法萤火虫啦。
树的应用 哈夫曼编码-推荐下载
BTWidth(b->rchild,i,n,max); } } void main() { BTnode *b;
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对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术通关,1系电过,力管根保线据护敷生高设产中技工资术艺料0不高试仅中卷可资配以料置解试技决卷术吊要是顶求指层,机配对组置电在不气进规设行范备继高进电中行保资空护料载高试与中卷带资问负料题荷试2下卷2,高总而中体且资配可料置保试时障卷,各调需类控要管试在路验最习;大题对限到设度位备内。进来在行确管调保路整机敷使组设其高过在中程正资1常料中工试,况卷要下安加与全强过,看度并22工且22作尽22下可22都能22可地护以缩1关正小于常故管工障路作高高;中中对资资于料料继试试电卷卷保破连护坏接进范管行围口整,处核或理对者高定对中值某资,些料审异试核常卷与高弯校中扁对资度图料固纸试定,卷盒编工位写况置复进.杂行保设自护备动层与处防装理腐置,跨高尤接中其地资要线料避弯试免曲卷错半调误径试高标方中高案资等,料,编试要5写、卷求重电保技要气护术设设装交备备置底4高调、动。中试电作管资高气,线料中课并敷3试资件且、设卷料中拒管技试试调绝路术验卷试动敷中方技作设包案术,技含以来术线及避槽系免、统不管启必架动要等方高多案中项;资方对料式整试,套卷为启突解动然决过停高程机中中。语高因文中此电资,气料电课试力件卷高中电中管气资壁设料薄备试、进卷接行保口调护不试装严工置等作调问并试题且技,进术合行,理过要利关求用运电管行力线高保敷中护设资装技料置术试做。卷到线技准缆术确敷指灵设导活原。。则对对:于于在调差分试动线过保盒程护处中装,高置当中高不资中同料资电试料压卷试回技卷路术调交问试叉题技时,术,作是应为指采调发用试电金人机属员一隔,变板需压进要器行在组隔事在开前发处掌生理握内;图部同纸故一资障线料时槽、,内设需,备要强制进电造行回厂外路家部须出电同具源时高高切中中断资资习料料题试试电卷卷源试切,验除线报从缆告而敷与采设相用完关高毕技中,术资要资料进料试行,卷检并主查且要和了保检解护测现装处场置理设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。
哈夫曼编码译码系统(树应用)
实验三哈夫曼编码/译码系统(树应用)一、实验目的1. 帮助读者复习C++语言程序设计中的知识。
2.哈夫曼树的建立,哈夫曼编码的生成,对编码信息的翻译的熟悉和运用。
[需求分析]利用哈夫曼编码进行通信,可以压缩通信的数据量,提高传输效率,缩短信息的传输时间,还有一定的保密性。
现在要求编写一程序模拟传输过程,实现在发送前将要发送的字符信息进行编码,然后进行发送,接收后将传来的数据进行译码,即将信息还原成发送前的字符信息。
二、实验内容和要求[问题要求]利用哈夫曼编码进行通信,可以压缩通信的数据量,提高传输效率,缩短信息的传输时间,还有一定的保密性。
现在要求编写一程序模拟传输过程,实现在发送前将要发送的字符信息进行编码,然后进行发送,接收后将传来的数据进行译码,即将信息还原成发送前的字符信息。
[问题分析]在本例中设置发送者和接受者两个功能,发送者的功能包括:输入待传送的字符信息;统计字符信息中出现的字符种类数和各字符出现的次数(频率);根据字符的种类数和各自出现的次数建立哈夫曼树;利用以上哈夫曼树求出各字符的哈夫曼编码;将字符信息转换成对应的编码信息进行传送。
接受者的功能包括:接收发送者传送来的编码信息;利用上述哈夫曼树对编码信息进行翻译,即将编码信息还原成发送前的字符信息。
本实验首先从文件中读取数据,然后分析数据对不同的元素依次存入一字符数组并统计其出现的次数并当做其权值,然后根据这些信息建立哈弗曼树,并对各个字符进行哈弗曼编码然后根据各个字符的编码对所有输入的一组字符进行哈弗曼编码。
译码是根据哈弗曼树和接收到的一组编码进行译码操作。
译码也就是对哈弗曼树的遍历三、算法设计首先读入一组字符,然后统计这些字符中不同字符出现的次数,并当做其权值,然后根据不同字符及其权值建立哈弗曼树。
建立哈弗曼树后即可得到这些不同字符的哈弗曼编码,然后即可根据这些哈弗曼编码对那组输入的一串字符进行哈弗曼编码。
译码是根据一组编码翻译成一组字符的操作,其算法就是根据这一串编码来对哈弗曼树进行遍历,每遍历到一个叶子结点即输出一个字符,直至将编码操作完即可完成多编码的翻译操作。
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数据结构实验报告2014~2015学年第一学期2012级计算机科学与技术专业班级:学号:姓名:实验三树的应用一、实验题目:树的应用——哈夫曼编码二、实验内容:1.编写程序,完成以下功能:(1)建立二叉树B;(2)输出二叉树B;(3)输出二叉树B的深度;(4)输出二叉树B的宽度;(5)输出二叉树B的节点个数;(6)输出二叉树B的叶子节点个数2.编写一个程序,在用户输入结点权值的基础上求哈夫曼编码。
从键盘输入若干字符及每个字符出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树,求出各字符的哈夫曼编码。
要求:(1)输出存放哈夫曼树的数组HT的初态和终态;(2)输出每个字符的哈夫曼编码;(3)输入由上述若干字符组成的字符串,对电文进行编码并输出;(4)(选作)输入电文的哈夫曼编码,进行译码并输出。
三、程序设计过程及源代码:(一)设计思路:首先初始化一个二叉树链,其中建立一个栈用来建立之前根节点和其他孩子节点的关系。
主要思路就是将根节点与其左右节点进栈,然后依次退栈,知道最后栈为空,二叉树构建完成。
求高度、宽度和二叉树输出,以及求节点数、叶子节点数的时候都用到了递归算法,特别强调的是不仅要逐层递加(扫描每一层),还要扫描每一层上的节点数,用数组n[i]表示每一层节点。
源代码:#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define MaxSize 30typedef struct node{int data;struct node *lchild;struct node *rchild;}BTnode;void CreateBTnode(BTnode *&b,char *str){ BTnode *st[MaxSize],*p;int top=-1,k,j=0;char ch;b=NULL;ch=str[j];while(ch!='\0'){ switch(ch){case'(':top++;st[top]=p;k=1;break;case')':top--;break;case',':k=2;break;default:p=(BTnode*)malloc(sizeof(BTnode));p->data=ch;p->lchild=p->rchild=NULL;if(b==NULL)b=p;else{ switch(k){ case 1:st[top]->lchild=p;break;case 2:st[top]->rchild=p;break; } }}j++;ch=str[j];}}void DispBTnode(BTnode *b){if(b!=NULL){printf("%c",b->data);if(b->lchild!=NULL||b->rchild!=NULL){printf("(");DispBTnode(b->lchild);if(b->rchild!=NULL) printf(",");DispBTnode(b->rchild);printf(")");}}}int BTnodeHeight(BTnode *b)//高度{int lchildh,rchildh,h;if(b==NULL) return 0;else{lchildh=BTnodeHeight(b->lchild);rchildh=BTnodeHeight(b->rchild);h=(lchildh>rchildh)?(lchildh+1):(rchildh+1);return h;}}int LeafNodes(BTnode *b)//叶子结点的个数{ int num1,num2,n;if(b==NULL) n=0;else{if(b->lchild==NULL && b->rchild==NULL)n=1;else{num1=LeafNodes(b->lchild);num2=LeafNodes(b->rchild);n=num1+num2;}}return n;}int Nodes(BTnode *b)//结点个数{int n;if (b==NULL) n=0;elsen=Nodes(b->lchild)+Nodes(b->rchild)+1;return n;}void BTWidth(BTnode *b,int i,int n[],int &max){if(b!=NULL){n[++i]++;//++i表示逐层递增,在每一层上的扫描每个叶子节点if(n[i]>max) max=n[i];//max表示最大宽度if(b->lchild!=NULL)BTWidth(b->lchild,i,n,max);if(b->rchild!=NULL)BTWidth(b->rchild,i,n,max);}}void main(){BTnode *b;char *str="a(b(,e(j,k)),c(f,g))";int a,lf,c;int i=0,n[15]={0},max=0;CreateBTnode(b,str);printf("输出二叉树为:");DispBTnode(b);printf("\n");a=BTnodeHeight(b);printf("二叉树的高度为:%d\n",a);lf=LeafNodes(b);printf("二叉树的叶子节点个数为:%d\n",lf);c=Nodes(b);printf("二叉树的节点个数为:%d\n",c);BTWidth(b,i,n,max);printf("二叉树的宽度为:%d\n",max);}测试结果:(二)哈夫曼实验设计思路:首先构造哈夫曼树和哈夫曼编码,在主函数里定义两个数组ht[]和hcd[],分别用来存放哈夫曼树节点和哈夫曼编码,由于每个哈夫曼编码可能不一样长度,所以用start指向每个哈夫曼编码的首位置,cd[start]~cd[n]表示存放其中的各个哈夫曼编码。
输出初态之前要先将字符和权值初始化,然后输出初态和终态,最后用ch[]数组承接,输出由以上字符构成的字符串,,终态用for循环输出,hcd[i].cd[j]即每个编号为i的哈夫曼编码。
源代码如下:#include <stdio.h>#include <malloc.h>#define N 10//哈夫曼编码的个数#define M 5typedef struct{char data;//节点值double weight;//权重int parent;int lchild;int rchild;}HTNode;//哈夫曼树节点typedef struct{char cd[N];//存放当前节点的哈夫曼编码int start;//cd[start]~cd[n](每个哈夫曼码都是从start~n)}HCode;//哈夫曼编码节点void CreateHT(HTNode ht[],int n)//构造哈夫曼树{int i,k,lnode,rnode;double min1,min2;for(i=0;i<2*n-1;i++)//所有节点的相关域置初值-1ht[i].parent=ht[i].lchild=ht[i].rchild=-1;for(i=n;i<2*n-1;i++){min1=min2=32767;//lnode 和 rnode 为权值最小的两个节点位置lnode=rnode=-1;for(k=0;k<=i-1;k++)//在ht[]中找权值最小的两个节点位置if (ht[k].parent==-1)//在还没构造二叉树的节点中查找{if (ht[k].weight<min1){min2=min1;rnode=lnode;min1=ht[k].weight;lnode=k;}else if(ht[k].weight<min2){min2=ht[k].weight;rnode=k;}}ht[i].weight=ht[lnode].weight+ht[rnode].weight;ht[i].lchild=lnode;ht[i].rchild=rnode;//ht[i]作为双亲节点ht[lnode].parent=ht[rnode].parent=i;}}void CreateHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n)//哈夫曼编码{int i,f,c;HCode hc;for(i=0;i<n;i++){hc.start=n;c=i;f=ht[i].parent;while(f!=-1){if( ht[f].lchild==c)hc.cd[hc.start--]='0';elsehc.cd[hc.start--]='1';c=f;f=ht[f].parent;}hc.start++;hcd[i]=hc;}}void main(){HTNode ht[2*M-1];//定义一个有T个节点的哈夫曼数组HCode hcd[M];//定义一个含有M个元素的哈夫曼编码数组char ch[N];int i,j,t;for(i=0;i<2*M-1;i++)//初始化{ht[i].data=NULL;ht[i].weight=0;}printf("输入字符、权值以及输出存放哈夫曼树的数组的初态和终态\n");printf("输入%d个字符: \n",M);for(i=0;i<M;i++)scanf("%c",&ht[i].data);printf("输入各字符的权值: \n");for(i=0;i<M;i++)scanf("%lf",&ht[i].weight);CreateHT(ht,M);printf("哈夫曼树初态为:\n节点编号字符权值\n");for(i=0;i<M;i++)printf("第%d个\t\t%c\t%2.2f\n",i,ht[i].data,ht[i].weight);printf("哈夫曼树终态为:\n节点编号\t字符\t权值\t左孩子\t右孩子\t双亲\n");for(i=0;i<2*M-1;i++)printf("第%d个\t\t%c\t%2.2f\t%d\t%d\t%d\n",i,ht[i].data,ht[i].weight,ht[i].lchild,ht[i].rchild,ht[i].pare nt);for(i=0;i<M;i++)for(int j=0;j<N;j++)hcd[i].cd[j]=NULL;CreateHCode(ht,hcd,M);for(i=0;i<M;i++){printf("%c的哈夫曼编码是:",ht[i].data);for(j=hcd[i].start;j<=M;j++)printf("%c",hcd[i].cd[j]);printf("\n");}printf("----------输入由以上字符组成的字符串,对电文编码并输出:------------\n");printf("请输入由以上字符组成的字符串:\n");scanf("%s",ch);printf("该电文编码为:");for(i=0;ch[i]!=NULL;i++){ for(j=0;j<M;j++)if(ht[j].data==ch[i]){for(t=hcd[j].start;t<=M;t++)printf("%c",hcd[j].cd[t]);}}printf("\n");}操作结果:四、小结(包括收获、心得体会、存在的问题及解决问题的方法、建议等)注:内容一律使用宋体五号字,单倍行间距。