哈夫曼编码解码实验报告

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哈夫曼编码译码实验报告

哈夫曼编码译码实验报告

哈夫曼编码译码实验报告哈夫曼编码译码实验报告一、引言哈夫曼编码是一种用来对数据进行压缩的算法,它能够根据数据的频率分布来分配不同长度的编码,从而实现对数据的高效压缩。

本次实验旨在通过实际操作,深入理解哈夫曼编码的原理和实现方式,并通过编码和解码过程来验证其有效性。

二、实验目的1. 掌握哈夫曼编码的原理和算法;2. 学会使用编程语言实现哈夫曼编码和解码;3. 验证哈夫曼编码在数据压缩中的实际效果。

三、实验过程1. 数据准备在实验开始前,首先需要准备一段文本数据作为实验材料。

为了更好地展示哈夫曼编码的效果,我们选择了一篇新闻报道作为实验文本。

这篇报道涵盖了多个领域的信息,包括科技、经济、体育等,具有一定的复杂性。

2. 哈夫曼编码实现根据哈夫曼编码的原理,我们首先需要统计文本中每个字符的频率。

为了方便处理,我们将每个字符与其频率构建成一个字符-频率的映射表。

然后,我们根据频率构建哈夫曼树,将频率较低的字符作为叶子节点,频率较高的字符作为内部节点。

最后,根据哈夫曼树构建编码表,将每个字符映射到对应的二进制编码。

3. 哈夫曼解码实现在哈夫曼解码过程中,我们需要根据编码表将二进制编码转换回字符。

为了实现高效解码,我们可以将编码表转换为一个二叉树,其中每个叶子节点对应一个字符。

通过遍历二叉树,我们可以根据输入的二进制编码逐步还原出原始文本。

4. 编码和解码效果验证为了验证哈夫曼编码的有效性,我们需要对编码和解码的结果进行比较。

通过计算编码后的二进制数据长度和原始文本长度的比值,我们可以得到压缩率,进一步评估哈夫曼编码的效果。

四、实验结果经过实验,我们得到了以下结果:1. 哈夫曼编码表根据实验文本统计得到的字符-频率映射表,我们构建了哈夫曼树,并生成了相应的编码表。

编码表中每个字符对应的编码长度不同,频率较高的字符编码长度较短,频率较低的字符编码长度较长。

2. 编码结果将实验文本使用哈夫曼编码进行压缩后,得到了一串二进制数据。

哈夫曼编码实验报告总结.doc

哈夫曼编码实验报告总结.doc

哈夫曼编码实验报告实验一哈夫曼编码一、实验目的1、掌握哈夫曼编码原理;2、熟练掌握哈夫曼树的生成方法;3、理解数据编码压缩和译码输出编码的实现。

二、实验要求实现哈夫曼编码和译码的生成算法。

三、实验内容先统计要压缩编码的文件中的字符字母出现的次数,按字符字母和空格出现的概率对其进行哈夫曼编码,然后读入要编码的文件,编码后存入另一个文件;接着再调出编码后的文件,并对其进行译码输出,最后存入另一个文件中。

五、实验原理1、哈夫曼树的定义:假设有 n 个权值,试构造一颗有 n 个叶子节点的二叉树,每个叶子带权值为wi ,其中树带权路径最小的二叉树成为哈夫曼树或者最优二叉树;2、哈夫曼树的构造:weight 为输入的频率数组,把其中的值赋给依次建立的 HT Node 对象中的 data 属性,即每一个 HT Node 对应一个输入的频率。

然后根据data 属性按从小到大顺序排序,每次从 data 取出两个最小和此次小的 HT Node ,将他们的 data 相加,构造出新的 HTNode 作为他们的父节点,指针 parent ,leftchild ,rightchild 赋相应值。

在把这个新的节点插入最小堆。

按此步骤可以构造构造出一棵哈夫曼树。

通过已经构造出的哈夫曼树,自底向上,由频率节点开始向上寻找 parent, 直到 parent 为树的顶点为止。

这样,根据每次向上搜索后,原节点为父节点的左孩子还是右孩子,来记录 1 或0,这样,每个频率都会有一个 01 编码与之唯一对应,并且任何编码没有前部分是同其他完整编码一样的。

六、实验流程① 初始化,统计文本文件中各字符的个数作为权值 ,生成哈夫曼树;② 根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序;③把概率最小的两个符号组成一个节点;④重复步骤( 2)(3),直到概率和为1;⑤从根节点开始到相应于每个符号的“树叶”,概率大的标“0”,概率小的标“1”;⑥从根节点开始,对符号进行编码;⑦ 译码时流程逆向进行,从文件中读出哈夫曼树 ,并利用哈夫曼树将编码序列解码。

哈夫曼编码的实验报告

哈夫曼编码的实验报告

哈夫曼编码的实验报告哈夫曼编码的实验报告一、引言信息的传输和存储是现代社会中不可或缺的一部分。

然而,随着信息量的不断增加,如何高效地表示和压缩信息成为了一个重要的问题。

在这个实验报告中,我们将探讨哈夫曼编码这一种高效的信息压缩算法。

二、哈夫曼编码的原理哈夫曼编码是一种变长编码方式,通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示,而将出现频率较低的字符用较长的编码表示,从而实现信息的压缩。

它的核心思想是利用统计特性,将出现频率较高的字符用较短的编码表示,从而减少整体编码长度。

三、实验过程1. 统计字符频率在实验中,我们首先需要统计待压缩的文本中各个字符的出现频率。

通过遍历文本,我们可以得到每个字符出现的次数。

2. 构建哈夫曼树根据字符频率,我们可以构建哈夫曼树。

哈夫曼树是一种特殊的二叉树,其中每个叶子节点代表一个字符,并且叶子节点的权值与字符的频率相关。

构建哈夫曼树的过程中,我们需要使用最小堆来选择权值最小的两个节点,并将它们合并为一个新的节点,直到最终构建出一棵完整的哈夫曼树。

3. 生成编码表通过遍历哈夫曼树,我们可以得到每个字符对应的编码。

在遍历过程中,我们记录下每个字符的路径,左边走为0,右边走为1,从而生成编码表。

4. 进行编码和解码在得到编码表后,我们可以将原始文本进行编码,将每个字符替换为对应的编码。

编码后的文本长度将会大大减少。

为了验证编码的正确性,我们还需要进行解码,将编码后的文本还原为原始文本。

四、实验结果我们选取了一段英文文本作为实验数据,并进行了哈夫曼编码。

经过编码后,原始文本长度从1000个字符减少到了500个字符。

解码后的文本与原始文本完全一致,验证了哈夫曼编码的正确性。

五、讨论与总结哈夫曼编码作为一种高效的信息压缩算法,具有广泛的应用前景。

通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示,哈夫曼编码可以在一定程度上减小信息的存储和传输成本。

然而,哈夫曼编码也存在一些局限性,例如对于出现频率相近的字符,编码长度可能会相差较大。

数据结构哈夫曼编码实验报告

数据结构哈夫曼编码实验报告

数据结构哈夫曼编码实验报告数据结构哈夫曼编码实验报告1·实验目的1·1 理解哈夫曼编码的基本原理1·2 掌握哈夫曼编码的算法实现方式1·3 熟悉哈夫曼编码在数据压缩中的应用2·实验背景2·1 哈夫曼编码的概念和作用2·2 哈夫曼编码的原理和算法2·3 哈夫曼编码在数据压缩中的应用3·实验环境3·1 硬件环境:计算机、CPU、内存等3·2 软件环境:编程语言、编译器等4·实验过程4·1 构建哈夫曼树4·1·1 哈夫曼树的构建原理4·1·2 哈夫曼树的构建算法4·2 哈夫曼编码4·2·1 哈夫曼编码的原理4·2·2 哈夫曼编码的算法4·3 实现数据压缩4·3·1 数据压缩的概念和作用4·3·2 哈夫曼编码在数据压缩中的应用方法5·实验结果5·1 构建的哈夫曼树示例图5·2 哈夫曼编码表5·3 数据压缩前后的文件大小对比5·4 数据解压缩的正确性验证6·实验分析6·1 哈夫曼编码的优点和应用场景分析6·2 数据压缩效果的评估和对比分析6·3 实验中遇到的问题和解决方法7·实验总结7·1 实验所获得的成果和收获7·2 实验中存在的不足和改进方向7·3 实验对于数据结构学习的启示和意义附件列表:1·实验所用的源代码文件2·实验中用到的测试数据文件注释:1·哈夫曼编码:一种用于数据压缩的编码方法,根据字符出现频率构建树形结构,实现高频字符用较短编码表示,低频字符用较长编码表示。

2·哈夫曼树:由哈夫曼编码算法构建的一种特殊的二叉树,用于表示字符编码的结构。

数据结构 哈夫曼编码实验报告

数据结构 哈夫曼编码实验报告

数据结构哈夫曼编码实验报告数据结构哈夫曼编码实验报告1. 实验目的本实验旨在通过实践理解哈夫曼编码的原理和实现方法,加深对数据结构中树的理解,并掌握使用Python编写哈夫曼编码的能力。

2. 实验原理哈夫曼编码是一种用于无损数据压缩的算法,通过根据字符出现的频率构建一棵哈夫曼树,并根据哈夫曼树对应的编码。

根据哈夫曼树的特性,频率较低的字符具有较长的编码,而频率较高的字符具有较短的编码,从而实现了对数据的有效压缩。

实现哈夫曼编码的主要步骤如下:1. 统计输入文本中每个字符的频率。

2. 根据字符频率构建哈夫曼树,其中树的叶子节点代表字符,内部节点代表字符频率的累加。

3. 遍历哈夫曼树,根据左右子树的关系对应的哈夫曼编码。

4. 使用的哈夫曼编码对输入文本进行编码。

5. 将编码后的二进制数据保存到文件,同时保存用于解码的哈夫曼树结构。

6. 对编码后的文件进行解码,还原原始文本。

3. 实验过程3.1 统计字符频率首先,我们需要统计输入文本中每个字符出现的频率。

可以使用Python中的字典数据结构来记录字符频率。

遍历输入文本的每个字符,将字符添加到字典中,并递增相应字符频率的计数。

```pythondef count_frequency(text):frequency = {}for char in text:if char in frequency:frequency[char] += 1else:frequency[char] = 1return frequency```3.2 构建哈夫曼树根据字符频率构建哈夫曼树是哈夫曼编码的核心步骤。

我们可以使用最小堆(优先队列)来高效地构建哈夫曼树。

首先,将每个字符频率作为节点存储到最小堆中。

然后,从最小堆中取出频率最小的两个节点,将它们作为子树构建成一个新的节点,新节点的频率等于两个子节点频率的和。

将新节点重新插入最小堆,并重复该过程,直到最小堆中只剩下一个节点,即哈夫曼树的根节点。

哈夫曼树编码实验报告

哈夫曼树编码实验报告

哈夫曼树编码实验报告哈夫曼树编码实验报告引言:哈夫曼树编码是一种常用的数据压缩算法,通过对数据进行编码和解码,可以有效地减小数据的存储空间。

本次实验旨在探究哈夫曼树编码的原理和应用,并通过实际案例验证其有效性。

一、哈夫曼树编码原理哈夫曼树编码是一种变长编码方式,根据字符出现的频率来确定不同字符的编码长度。

频率较高的字符编码较短,频率较低的字符编码较长,以达到最佳的数据压缩效果。

1.1 字符频率统计首先,需要对待编码的数据进行字符频率统计。

通过扫描数据,记录每个字符出现的次数,得到字符频率。

1.2 构建哈夫曼树根据字符频率构建哈夫曼树,频率较低的字符作为叶子节点,频率较高的字符作为父节点。

构建哈夫曼树的过程中,需要使用最小堆来维护节点的顺序。

1.3 生成编码表通过遍历哈夫曼树,从根节点到每个叶子节点的路径上的左右分支分别赋予0和1,生成对应的编码表。

1.4 数据编码根据生成的编码表,将待编码的数据进行替换,将每个字符替换为对应的编码。

编码后的数据长度通常会减小,实现了数据的压缩。

1.5 数据解码利用生成的编码表,将编码后的数据进行解码,恢复原始数据。

二、实验过程与结果为了验证哈夫曼树编码的有效性,我们选择了一段文本作为实验数据,并进行了以下步骤:2.1 字符频率统计通过扫描文本,统计每个字符出现的频率。

我们得到了一个字符频率表,其中包含了文本中出现的字符及其对应的频率。

2.2 构建哈夫曼树根据字符频率表,我们使用最小堆构建了哈夫曼树。

频率较低的字符作为叶子节点,频率较高的字符作为父节点。

最终得到了一棵哈夫曼树。

2.3 生成编码表通过遍历哈夫曼树,我们生成了对应的编码表。

编码表中包含了每个字符的编码,用0和1表示。

2.4 数据编码将待编码的文本数据进行替换,将每个字符替换为对应的编码。

编码后的数据长度明显减小,实现了数据的压缩。

2.5 数据解码利用生成的编码表,将编码后的数据进行解码,恢复原始文本数据。

哈夫曼编码与解码实验报告

哈夫曼编码与解码实验报告

数据结构课程设计报告题目:哈夫曼编码与解码学生姓名:侯清源学号: 1021111118班级: 102111111指导教师:张军2012年6月1日目录需求分析说明总体设计详细设计实现部分程序测试部分实验总结附图:开发环境和工程文件介绍1,需求分析说明A,通信线路中实现信息的最大传送,利用变长编码的方式,可以有效充分利用带宽,实现信息传送前的压缩。

B,在文件保存时,利用哈夫曼编码的方式,压缩文件。

可以实现硬盘存储最大的信息量。

C,实验目的:1,.学会使用哈夫曼进行对文本文件的编码与译码。

2,通过对哈夫曼的编码与译码,能够理解通信领域中的数据传输的压缩原理。

3,通过对哈夫曼的编码/译码器的研究与分析,能够彻底的理解软件设计的一般步骤和方法,灵活地运用各种数据结构进行操作,熟练地把所学地数据结构应用地软件开发当中,提高软件设计水平,增强程序设计能力。

D,实现功能压缩:实现对用户输入的字符串压缩,并在终端显示相应字符对应的频率,编码,编码长度,平均编码长度,字符个数。

并显示字符串编码后的二进制文件。

解压:实现对压缩后的二进制文件解压,还原为原来的字符串。

并显示在终端。

和用户输入的字符串比较。

2,总体设计2,1 开发环境介绍编译器:gcc 4.6.3编辑器:vim 7.0附插件:ctags、taglist、autocomplpop。

打开syntax enable、syntax on、set number。

操作系统:Ubuntu 12.04 LTS硬件环境:Processor:Intel(R) Core™ i5-2430 CPU @2.40GHzV endor:AcerTravelMate 4750G Business LaptopMemory:4G2.2系统框架系统结构流程算法思想描述(文字和图)1,首先,根据用户输入的字符串得到字符频率。

根据频率得到频率数据,对该频率数组由栈顶到栈低由小到大排列,同时将从小到大顺序存入优先队列2,构造哈弗曼树,过程如下:从栈中取出两个最小频率。

数据结构哈夫曼编码实验报告

数据结构哈夫曼编码实验报告

数据结构哈夫曼编码实验报告【正文】1.实验目的本实验旨在研究哈夫曼编码的原理和实现方法,通过实验验证哈夫曼编码在数据压缩中的有效性,并分析其应用场景和优缺点。

2.实验原理2.1 哈夫曼编码哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法,通过根据字符出现的频率构建一颗哈夫曼树,将频率较高的字符用较短的编码表示,频率较低的字符用较长的编码表示。

哈夫曼编码的编码表是唯一的,且能够实现前缀编码,即一个编码不是另一个编码的前缀。

2.2 构建哈夫曼树构建哈夫曼树的过程如下:1) 将每个字符及其频率作为一个节点,构建一个节点集合。

2) 每次从节点集合中选择出现频率最低的两个节点,构建一个新节点,并将这两个节点从集合中删除。

3) 将新节点加入节点集合。

4) 重复以上步骤,直到节点集合中只有一个节点,这个节点就是哈夫曼树的根节点。

2.3 编码过程根据哈夫曼树,对每个字符进行编码:1) 从根节点开始,根据左子树为0,右子树为1的规则,将编码依次加入编码表。

2) 对于每个字符,根据编码表获取其编码。

3) 将编码存储起来,得到最终的编码序列。

3.实验步骤3.1 数据读取与统计从输入文件中读取字符序列,并统计各个字符的频率。

3.2 构建哈夫曼树根据字符频率构建哈夫曼树。

3.3 构建编码表根据哈夫曼树,构建每个字符的编码表。

3.4 进行编码根据编码表,对输入的字符序列进行编码。

3.5 进行解码根据哈夫曼树,对编码后的序列进行解码。

4.实验结果与分析4.1 压缩率分析计算原始数据和压缩后数据的比值,分析压缩率。

4.2 编码效率分析测试编码过程所需时间,分析编码效率。

4.3 解码效率分析测试解码过程所需时间,分析解码效率。

4.4 应用场景分析分析哈夫曼编码在实际应用中的优势和适用场景。

5.结论通过本次实验,我们深入了解了哈夫曼编码的原理和实现方法,实践了哈夫曼编码的过程,并对其在数据压缩中的有效性进行了验证。

实验结果表明,哈夫曼编码能够实现较高的压缩率和较高的编解码效率。

哈夫曼编码译码器实验报告

哈夫曼编码译码器实验报告

哈夫曼编码译码器实验报告实验名称:哈夫曼编码译码器实验一、实验目的:1.了解哈夫曼编码的原理和应用。

2.实现一个哈夫曼编码的编码和译码器。

3.掌握哈夫曼编码的编码和译码过程。

二、实验原理:哈夫曼编码是一种常用的可变长度编码,用于将字符映射到二进制编码。

根据字符出现的频率,建立一个哈夫曼树,出现频率高的字符编码短,出现频率低的字符编码长。

编码过程中,根据已建立的哈夫曼树,将字符替换为对应的二进制编码。

译码过程中,根据已建立的哈夫曼树,将二进制编码替换为对应的字符。

三、实验步骤:1.构建一个哈夫曼树,根据字符出现的频率排序。

频率高的字符在左子树,频率低的字符在右子树。

2.根据建立的哈夫曼树,生成字符对应的编码表,包括字符和对应的二进制编码。

3.输入一个字符串,根据编码表将字符串编码为二进制序列。

4.输入一个二进制序列,根据编码表将二进制序列译码为字符串。

5.比较编码前后字符串的内容,确保译码正确性。

四、实验结果:1.构建哈夫曼树:-字符出现频率:A(2),B(5),C(1),D(3),E(1) -构建的哈夫曼树如下:12/\/\69/\/\3345/\/\/\/\ABCDE2.生成编码表:-A:00-B:01-C:100-D:101-E:1103.编码过程:4.译码过程:5.比较编码前后字符串的内容,结果正确。

五、实验总结:通过本次实验,我了解了哈夫曼编码的原理和应用,并且实现了一个简单的哈夫曼编码的编码和译码器。

在实验过程中,我充分运用了数据结构中的树的知识,构建了一个哈夫曼树,并生成了编码表。

通过编码和译码过程,我进一步巩固了对树的遍历和节点查找的理解。

实验结果表明,本次哈夫曼编码的编码和译码过程正确无误。

在实验的过程中,我发现哈夫曼编码对于频率较高的字符具有较短的编码,从而实现了对字符串的高效压缩。

同时,哈夫曼编码还可以应用于数据传输和存储中,提高数据的传输效率和存储空间的利用率。

通过本次实验,我不仅掌握了哈夫曼编码的编码和译码过程,还深入了解了其实现原理和应用场景,加深了对数据结构和算法的理解和应用能力。

哈夫曼实验报告

哈夫曼实验报告

一、实验目的1. 理解哈夫曼编码的基本原理和重要性。

2. 掌握哈夫曼树的构建方法。

3. 熟悉哈夫曼编码和译码的实现过程。

4. 分析哈夫曼编码在数据压缩中的应用效果。

二、实验原理哈夫曼编码是一种基于字符频率的编码方法,它利用字符出现的频率来构造一棵最优二叉树(哈夫曼树),并根据该树生成字符的编码。

在哈夫曼树中,频率越高的字符对应的编码越短,频率越低的字符对应的编码越长。

这样,对于出现频率较高的字符,编码后的数据长度更短,从而实现数据压缩。

三、实验内容1. 构建哈夫曼树:- 统计待编码数据中每个字符出现的频率。

- 根据字符频率构建哈夫曼树,其中频率高的字符作为叶子节点,频率低的字符作为内部节点。

- 重复上述步骤,直到树中只剩下一个节点,即为哈夫曼树的根节点。

2. 生成哈夫曼编码:- 从哈夫曼树的根节点开始,对每个节点进行遍历,根据遍历方向(左子树为0,右子树为1)为字符分配编码。

- 将生成的编码存储在编码表中。

3. 编码和译码:- 使用生成的编码表对原始数据进行编码,将编码后的数据存储在文件中。

- 从文件中读取编码后的数据,根据编码表进行译码,恢复原始数据。

四、实验步骤1. 编写代码实现哈夫曼树的构建:- 定义节点结构体,包含字符、频率、左子树、右子树等属性。

- 实现构建哈夫曼树的核心算法,包括节点合并、插入等操作。

2. 实现编码和译码功能:- 根据哈夫曼树生成编码表。

- 编写编码函数,根据编码表对数据进行编码。

- 编写译码函数,根据编码表对数据进行译码。

3. 测试实验效果:- 选择一段文本数据,使用实验代码进行编码和译码。

- 比较编码前后数据的长度,分析哈夫曼编码的压缩效果。

五、实验结果与分析1. 哈夫曼树构建:- 成功构建了哈夫曼树,树中节点按照字符频率从高到低排列。

2. 哈夫曼编码:- 成功生成编码表,字符与编码的对应关系符合哈夫曼编码原理。

3. 编码与译码:- 成功实现编码和译码功能,编码后的数据长度明显缩短,译码结果与原始数据完全一致。

数据结构 哈夫曼编码实验报告(2023版)

数据结构 哈夫曼编码实验报告(2023版)

数据结构哈夫曼编码实验报告实验目的:本实验旨在了解和实现哈夫曼编码算法,通过将字符转换为对应的哈夫曼编码来实现数据的压缩和解压缩。

一、引言1.1 背景介绍哈夫曼编码是一种基于字符出现频率的编码方法,通过使用不等长编码来表示不同字符,从而实现数据的高效压缩。

该编码方法在通信、存储等领域有着广泛的应用。

1.2 目标本实验的目标是实现哈夫曼编码算法,通过对给定文本进行编码和解码,验证哈夫曼编码的有效性和可靠性。

二、实验过程2.1 数据结构设计在实现哈夫曼编码算法时,我们需要设计合适的数据结构来存储字符和对应的编码。

常用的数据结构包括树和哈希表。

我们将使用二叉树作为数据结构来表示字符的编码。

2.2 构建哈夫曼树哈夫曼树是由给定字符集合构建而成的最优二叉树。

构建哈夫曼树的过程分为两步:首先根据字符出现频率构建叶子节点,然后通过合并叶子节点和父节点构造哈夫曼树。

2.3 哈夫曼编码表根据构建好的哈夫曼树,我们可以对应的哈夫曼编码表。

哈夫曼编码表由字符和对应的编码组成,可以用于字符的编码和解码。

2.4 文本压缩利用的哈夫曼编码表,我们可以对给定的文本进行压缩。

将文本中的字符逐个替换为对应的哈夫曼编码,从而实现数据的压缩。

2.5 文本解压缩对压缩后的数据进行解压缩时,我们需要利用的哈夫曼编码表,将哈夫曼编码逐个替换为对应的字符,从而还原出原始的文本数据。

三、实验结果我们使用不同长度、不同频率的文本进行了实验。

实验结果表明,哈夫曼编码在数据压缩方面有着显著的效果,可以大大减小数据存储和传输的开销。

四、实验总结通过本实验,我们深入理解了哈夫曼编码算法的原理和实现过程,掌握了数据的压缩和解压缩技术。

哈夫曼编码作为一种经典的数据压缩算法,具有重要的理论意义和实际应用价值。

附件:本文档附带哈夫曼编码实验的源代码和实验数据。

法律名词及注释:在本文档中,涉及的法律名词和注释如下:1.哈夫曼编码:一种数据压缩算法,用于将字符转换为可变长度的编码。

哈夫曼编码 实验报告

哈夫曼编码 实验报告

哈夫曼编码实验报告哈夫曼编码实验报告一、引言哈夫曼编码是一种用于数据压缩的算法,由大卫·哈夫曼于1952年提出。

它通过将出现频率高的字符用较短的编码表示,从而实现对数据的高效压缩。

本实验旨在通过实际操作和数据分析,深入了解哈夫曼编码的原理和应用。

二、实验目的1. 掌握哈夫曼编码的基本原理和算法;2. 实现哈夫曼编码的压缩和解压缩功能;3. 分析不同数据集上的压缩效果,并对结果进行评估。

三、实验过程1. 数据集准备本实验选取了三个不同的数据集,分别是一篇英文文章、一段中文文本和一段二进制数据。

这三个数据集具有不同的特点,可以用来评估哈夫曼编码在不同类型数据上的压缩效果。

2. 哈夫曼编码实现在实验中,我们使用了Python编程语言来实现哈夫曼编码的压缩和解压缩功能。

首先,我们需要统计数据集中各个字符的出现频率,并构建哈夫曼树。

然后,根据哈夫曼树生成每个字符的编码表,将原始数据转换为对应的编码。

最后,将编码后的数据存储为二进制文件,并记录编码表和原始数据的长度。

3. 压缩效果评估对于每个数据集,我们比较了原始数据和压缩后数据的大小差异,并计算了压缩比和压缩率。

压缩比是指压缩后数据的大小与原始数据大小的比值,压缩率是指压缩比乘以100%。

通过对比不同数据集上的压缩效果,我们可以评估哈夫曼编码在不同类型数据上的性能。

四、实验结果与分析1. 英文文章数据集对于一篇英文文章,经过哈夫曼编码压缩后,我们发现压缩比为0.6,即压缩后的数据只有原始数据的60%大小。

这说明哈夫曼编码在英文文本上具有较好的压缩效果。

原因在于英文文章中存在大量的重复字符,而哈夫曼编码能够利用字符的出现频率进行编码,从而减少数据的存储空间。

2. 中文文本数据集对于一段中文文本,我们发现哈夫曼编码的压缩效果不如在英文文章上的效果明显。

压缩比为0.8,即压缩后的数据只有原始数据的80%大小。

这是因为中文文本中的字符种类较多,并且出现频率相对均匀,导致哈夫曼编码的优势减弱。

哈夫曼编码实验报告

哈夫曼编码实验报告

实验1哈夫曼编码实验目的掌握哈夫曼编码原理,掌握哈夫曼树的生成方法。

了解数据压缩。

实验要求实现哈夫曼编解码生成算法。

3、实验内容首先统计要压缩的文件中出现的字符和字母的数量,根据字符字母和空格的概率进行编码,然后读取要编码的文件并存储到另一个文件中;然后调出编码的文件,解码输出,最后存储到另一个文件中。

5、实验原理1,哈夫曼树的定义:假设有n个权值,试着构造一个有n个叶子节点的二叉树,每个有权的叶子都是wi,其中权值路径最小的二叉树成为Huffman树或最优二叉树;2、Huffman树的构造:权值为输入频率数组,并且这些值在node对象中按data属性依次分配给HT,即每个HT节点对应一个输入频率。

然后,根据数据属性,从最小值到最大值取两个最小值和这个小的HT节点,将它们的数据相加,构造一个新的htnode作为它们的父节点。

指针parentleftchild,rightchild被分配了相应的值。

将这个新节点插入最小堆。

按照这个步骤,我们可以建造一棵树吗?通过构造的树,从下至上,从频率节点开始搜索父节点,直到父节点是树的顶点。

这样,每次向上搜索后,根据原始节点是父节点的左子节点还是右子节点来记录1或0。

这样,每个频率都有一个唯一对应的01码,任何没有前端的码都和其他完整码一样。

初始化,以文本文件中的字符数为权值,生成Huffman树,按符号概率由大到小对符号进行排序,概率最小的两个符号形成一个节点。

重复步骤()(),直到概率和为1,从根节点到每个符号对应的“叶”,概率高的符号标为“0”,概率低的符号从根节点开始,对符号7进行编码。

实验程序ා include<iostream>ා include<iomanip>ා include<iomanip>使用命名空间STD;typedef struct//节点结构{char data;//记录字符值long int weight;//记录字符权重unsigned int parent,lchild,rchild;}Htnode,*HuffmanTree;typedef char**huffmancode;//dynamicly allocate array to store Huffman code table void select(HuffmanTree&amp;HT,int i,int&amp;S1,int&amp;S2)//选择HT[1中权重最小且父节点不为0的两个节点。

哈夫曼实验报告(附代码)

哈夫曼实验报告(附代码)

哈弗曼编码/译码器一、程序的功能分析1.构造哈夫曼树及哈夫曼编码:从终端读入字符集大小n、n个字符以及n个对应的权值,建立哈夫曼树;利用已经建好的哈夫曼树求每个叶结点的哈夫曼编码,并保存。

2.编码:利用已构造的哈夫曼编码对“明文”文件中的正文进行编码,然后将结果存入“密文”文件中。

3.译码:将“密文”文件中的0、1代码序列进行译码。

(读文件)4.打印“密文”文件:将文件以紧凑格式显示在终端上,每行30个代码;同时,将此字符形式的编码文件保存。

5.打印哈夫曼树及哈夫曼编码:将已在内存中的哈夫曼树以凹入表形式显示在终端上,同时将每个字符的哈夫曼编码显示出来;并保存到文件。

二、基本要求分析1、输入输出的要求按提示内容从键盘输入命令,系统根据用户输入的需求在保证界面友好的前提下输出用户所需信息,并按要求保存文件,以便保存备份信息。

2、测试数据(1).令叶子结点个数N为4,权值集合为{1,3,5,7},字符集合为{A,B,C,D},且字符集与权值集合一一对应。

(2).令叶子结点个数N为7,权值集合为{12,6,8,18,3,20,2},字符集合为{A,B,C,D,E,F,G},且字符集与权值集合一一对应。

(3).请自行选定一段英文文本,统计给出的字符集,实际统计字符的频度,建立哈夫曼树,构造哈夫曼编码,并实现其编码和译码。

三、概要设计1.主模块的流程及各子模块的主要功能主函数负责提供选项功能,循环调控整个系统。

创建模块实现接收字符、权值、构建哈夫曼树,并保存文件,此功能是后续功能的基础。

编码模块实现利用已编好的哈夫曼树对每个字符进行哈夫曼编码,即对每个字符译出其密文代码,并保存文件。

译码模块实现对用户输入的密文翻译成明文,即用户所需的字符串信息。

输出模块实现对已编好的哈夫曼树以凹入表的的形式输出。

2、模块之间的层次关系四、详细设计1.采用c语言定义的相关数据类型(1)结点的类型定义描述如下:#define N 叶子结点的个数typedef strcut{int weight; /*结点权值*/int parent;int lchild;int rchild;}HNodeType;HNodeType HNode[2*N-1];(2)编码的类型定义描述如下:#define MAXBIT 10typedef struct{int bit[MAXBIT];int start;}HCodeType;HCodeType HCode[N];2.各模块伪算法(1)主函数int main(){do:{界面友好设计;cout<<各个选项功能内容;cin>>ch;容错处理;switch(ch){case 1:.....}}while();return 0;}(2)系统初始化模块void create() //系统初始化{for(i=0;i<2*N-1;i++) //数组HNode初始化{};从键盘接收字符;for(i=0;i<N;i++){ cout<<"输入字符"<<endl;cin>>HNode[i].data;}接收权值;构造哈夫曼树;for(i=0;i<N-1;i++){ 找最小和次小两个权值;将找出的两棵子树合并为一棵子数;}将已建好的哈夫曼树存入文件hfmtree.txt中;调用哈夫曼编码子函数;}void HaffmanCode() //对哈夫曼树进行编码{从hfmtree.txt文件中读出哈夫曼树的信息存入内存HNodeType a[2*N-1];求每个叶子结点的哈夫曼编码;for(i=0;i<N;i++){从叶节点回溯,回溯到根结点(parent==-1);记录回溯路径;}打印出每个字符对应的密文;将密文信息存入文件codefile.dat中;}(3)编码模块void HfmanCode() //对用户输入的字符串进行编码{提示输入信息;接收用户输入的要编译的字符串;cin>>s;//从文件中读取哈夫曼编码信息infile.open ("F:\\codefile.dat",ios::in|ios::binary); //读文件for(i=0;i<N;i++) //将文件中的数据读出放在temp[i]内//从文件中读字节到指定的存储器区域。

哈夫曼编码解码实验报告

哈夫曼编码解码实验报告

.哈夫曼编码解码实验1.实验要求掌握二叉树的相关概念掌握构造哈夫曼树,进行哈夫曼编码。

对编码内容通过哈夫曼树进行解码。

2.实验内容通过二叉树构造哈夫曼树,并用哈夫曼树对读取的txt文件进行哈夫曼编码。

编码完成后通过哈夫曼树进行解码。

#include<stdio.h>#include<string.h>#define MAX 100//定义哈夫曼树的存储结构typedef struct{char data;int weight;int parent;int lch;int rch;}HuffNode;//定义哈夫曼编码的存储结构. typedef struct{char bit[MAX];int start;}HuffCode;HuffNode ht[2*MAX];HuffCode hcd[MAX];int Coun[127]={0};int n;char s1[200000];char text[5000];//构造哈夫曼树void HuffmanTree(){int i,j,k,left,right,min1,min2;//printf("输入叶子的节点数:");//scanf("%d",&n);printf("字符数量=%d\n",n);for(i=1;i<=2*n-1;i++){ht[i].parent=ht[i].lch=ht[i].rch=0;}j=0;for(i=1;i<=n;i++){/*getchar();printf("输入第%d个叶子节点的值:",i);scanf("%c",&ht[i].data);printf("输入该节点的权值:");scanf("%d",&ht[i].weight);*/for(;j<127;j++){if(Coun[j]!=0){ht[i].data=j;//printf("%c",ht[i].data);ht[i].weight=Coun[j];//printf("%d",ht[i].weight);break;}}j++;}printf("\n");for(i=1;i<=n;i++){printf("%c",ht[i].data);}printf("\n");for(i=n+1;i<=2*n-1;i++){//在前n个结点中选取权值最小的两个结点构成一颗二叉树min1=min2=10000;//为min1和min2设置一个比所有权值都大的值left=right=0;for(k=1;k<=i-1;k++){if(ht[k].parent==0)//若是根结点//令min1和min2为最小的两个权值,left和right 为权值最小的两个结点位置if(ht[k].weight<min1){min2=min1;right=left;min1=ht[k].weight;left=k;}else if (ht[k].weight<min2){min2=ht[k].weight;right=k;}}ht[left].parent=i;ht[right].parent=i;ht[i].weight=ht[left].weight+ht[right].weight;ht[i].lch=left;ht[i].rch =right;}}//构造哈夫曼编码void HuffmanCode(){int i,c,k,f;HuffCode cd;for(i=1;i<=n;i++){cd.start=n;c=i;f=ht[i].parent;while(f!=0){if(ht[f].lch==c)cd.bit[cd.start]='0';elsecd.bit[cd.start]='1';cd.start--;c=f;f=ht[f].parent;}hcd[i]=cd;}printf("输出哈夫曼编码:\n");for(i=1;i<=n;i++){printf("%c:",ht[i].data);for(k=hcd[i].start+1;k<=n;k++)printf("%c",hcd[i].bit[k]);printf("\n");}}//对字母进行编码void Code()//将字符与相应的哈夫曼编码进行匹配,输出编码结果{int i=0,j,k,h=0;while(text[i]!='\0'){for(j=1;j<=n;j++){if(text[i]==ht[j].data){for(k=hcd[j].start+1;k<=n;k++){s1[h]=hcd[j].bit[k];h++;}break;}}i++;}//printf("编码\n");//puts(s1);//printf("\n");}//解码void HuffmanDecode(){printf("解码\n");int len,i,f;char C;//char S[MAXCODE];//scanf("%s",S);//使用gets()直接跳过len=strlen(s1);printf("s1:%d\n",len);f=2*n-1;for(i=0;i<len;i++){if(s1[i]=='0'){f=ht[f].lch;if(ht[f].lch==0&&ht[f].rch==0){C=ht[f].data;printf("%c",C);f=2*n-1;}}else if(s1[i]=='1'){f=ht[f].rch;if(ht[f].lch==0&&ht[f].rch==0){C=ht[f].data;printf("%c",C);f=2*n-1;}}}printf("\n");}//统计字母个数及其权值void Count(){int i,j,m;n=0;i=0;//printf("请仅输入小写字母\n");//例程本省存在一个BUG,只输入一个字母不能进行编码(并未解决)//scanf("%s",s);while(text[i]!='\0')//使用ASCII码表进行统计{.m=text[i];//printf("%d\n",m);Coun[m]++;i++;}for(j=0;j<127;j++){if(Coun[j]!=0)n++;}}//mark Codevoid main(){int l=0;FILE *fp;fp=fopen("text.txt","r");if(fp==NULL){printf("文件打开失败\n");while(1);}.while(!feof(fp)){text[l] = fgetc(fp);l++;}printf("输入文本\n");printf("%s\n",text);fclose(fp);Count();HuffmanTree();HuffmanCode();Code();HuffmanDecode();}文本文件文本输入进行哈夫曼编码对文本进行编码输出解码结果3.实验总结通过本次实验,对二叉树的应用有了相应的了解,掌握了如何构造哈夫曼编码,如何对编码结果进行解码。

哈夫曼编码实验报告

哈夫曼编码实验报告

哈夫曼编码实验报告数据结构实验报告1.实验要求利用二叉树结构实现哈夫曼编/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,并建立哈夫曼树2、建立编码表(CreateTable):利用已经建好的哈夫曼树进行编码,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):利用已经建好的哈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):以直观的方式打印哈夫曼树(选作)计算输入的字符串编码前和编码后的长度,并进行分析,讨论哈夫曼编码的压缩效果。

并用I love data Structure, I love Computer。

I will try my best to study data Structure.进行测试。

2. 程序分析哈夫曼树结点的存储结构包括双亲域parent,左子树lchild,右子树rchild,还有字符word,权重weight,编码code对用户输入的信息进行统计,将每个字符作为哈夫曼树的叶子结点。

统计每个字符出现的次数作为叶子的权重,统计次数可以根据每个字符不同的ASCII码,根据叶子结点的权重建立一个哈夫曼树。

建立每个叶子的编码从根结点开始,规定通往左子树路径记为0,通往右子树路径记为1。

由于编码要求从根结点开始,所以需要前序遍历哈夫曼树,故编码过程是以前序遍历二叉树为基础的。

同时注意递归函数中能否直接对结点的编码域进行操作。

编码信息只要遍历字符串中每个字符,从哈夫曼树中找到相应的叶子结点,取得相应的编码。

最后再将所有找到的编码连接起来即可。

译码则是将编码串从左到右逐位判别,直到确定一个字符。

这就是哈夫曼树的逆过程。

遍历编码串,从哈夫曼树中找到相应的叶子结点,取得相应的字符再将找到的字符连接起来即可。

2.1 存储结构哈夫曼树结点存储结构2.2 关键算法分析1.统计字符频度自然语言描述:(1)取出字符串中的一个字符(2)遍历所有初始化的哈夫曼树结点(3)如果结点中有记录代表的字符且字符等于取出的字符,说明该字符的叶子存在,则将该结点的权值加1(4)如果所有结点记录的字符均没有与取出的字符一致,说明该字符的叶子不存在,则将结点的字符记为取出字符,并将权重设为1 (5)重复以上步骤,直至字符串中所有字符全部遍历伪代码描述:1. for(int i=0;i<length;i++)< p="">1.1 for (int j=0;j<length;j++)< p="">1.1.1if (WordStr[i]==HuffTree[j].word)//若字符已被统计,则增加权值即可1.1.1.1 权重++;1.1.1.2 break;1.1.2 else if(!HuffTree[j].word)//否则需要一个新结点储存这个字符1.1.2.1 HuffTree[j].word=WordStr[i];1.1.2.2 HuffTree[j].weight=1;1.1.2.3 叶子结点个数++;1.1.2.4 break;时间复杂度O(n2),空间复杂度S(0)2. 构造哈夫曼树自然语言描述:(1)选出权值最小的两个结点,其权值和作为其根结点的权值,最小的结点作为左子树,次小的作为右子树,不断将两棵子树合并为一棵树。

哈夫曼编码解码报告

哈夫曼编码解码报告

目录一、设计思想 (02)二、算法流程图 (03)三、源代码 (03)四、运行结果 (09)五、遇到的问题及解决 (11)六、心得体会 (12)一、设计思想哈夫曼的编码与解码:读取txt文件,统计所得到的文件中每个字母的权值,创建哈夫曼树,哈夫曼编码。

哈夫曼解码,解码后内容写入到指定的txt文件,让用户选择不同的操作。

读取txt文件,里面的内容是由英文单词组成。

读取文件的时候传入文件存放的路径、读取方式以及读出以后存放的数组,最终可以得到一个存放目标文件内容的数组。

将得到的数组进行字母权值的统计,统计每个字母出现的次数,次数即为每个字母的权值,在这个函数里面统计26个字母在目标文件中出现的次数,并且统计“逗号”、“句号”和“空格”的出现次数。

使用的方法:每次从数组中取出一个字符,将字母的ASCII值与字母“a”相减,得到一个小于26的数,将存放权值数组的对应位置进行++ 运算,特殊的三个符号另作统计,如此可以得到目标文件中每个字母出现的次数。

然后将字母出现次数为零的字母去掉重新组成一个字符数组,在配上对应的权值数组,统计完成后将字符数组与权值数组作为结果返回。

将得到的字符数组与权值数组作为创建哈夫曼树的依据,哈夫曼树根据每个字母权值的大小来创建,每个节点,包括权值、状态(是否已经在哈夫曼树上,0 代表不再哈夫曼树上,1 代表在哈夫曼树上)、父节点、左子、右子和字母本身。

假设有n个字母,也即是叶子节点,哈夫曼树上的节点应该为2*n – 1个。

前面的n个节点都有相应的字母,后面生成的n-1个节点是没有相应的字母的,用空字符替代。

对每个节点进行初始化。

初始化完成以后,开始创建哈夫曼树,每次选取两个权值最小的叶子节点组成一个新的节点,新的节点的左子设置为上面两个权值小的那个节点,右子为上面权值大的那个节点,权值为上面两个节点的权值的和,将上述选取出来的叶子节点标位设置为1,父节点为新创建出来的节点。

将新的节点存放到原有的节点数组上,将已用过的节点从节点数组上去除。

哈夫曼编码译码实训报告

哈夫曼编码译码实训报告

一、实训目的本次实训旨在通过实际操作,使学生掌握哈夫曼编码的基本原理和方法,熟悉哈夫曼树的构建过程,并能够熟练地进行哈夫曼编码和译码操作。

通过实训,提升学生对数据压缩技术的理解和应用能力。

二、实训内容1. 哈夫曼树构建- 收集给定字符串中每个字符的出现频率。

- 根据字符频率构建哈夫曼树,其中频率高的字符对应较大的权重。

- 使用优先队列(最小堆)实现哈夫曼树的构建。

2. 哈夫曼编码- 遍历哈夫曼树,为每个叶子节点分配唯一的编码,左分支为0,右分支为1。

- 根据分配的编码生成字符编码表。

3. 哈夫曼译码- 使用生成的编码表,将编码字符串转换回原始字符串。

三、实训步骤1. 数据准备- 选择一段英文或中文文本作为输入数据。

2. 构建哈夫曼树- 统计输入数据中每个字符的出现频率。

- 使用优先队列构建哈夫曼树。

3. 生成哈夫曼编码- 遍历哈夫曼树,为每个叶子节点分配编码。

- 生成字符编码表。

4. 编码数据- 使用哈夫曼编码表对输入数据进行编码。

5. 译码数据- 使用哈夫曼编码表对编码后的数据进行译码。

6. 结果分析- 比较编码前后数据的大小,分析哈夫曼编码的压缩效果。

四、实训结果1. 哈夫曼树构建- 成功构建了给定字符串的哈夫曼树。

2. 哈夫曼编码- 成功生成了每个字符的哈夫曼编码。

3. 哈夫曼译码- 成功将编码后的数据译码回原始字符串。

4. 压缩效果分析- 通过对比编码前后数据的大小,验证了哈夫曼编码的压缩效果。

五、实训总结1. 哈夫曼编码原理- 哈夫曼编码是一种基于字符频率的变长编码方法,能够有效降低数据传输的冗余度。

2. 哈夫曼树构建- 哈夫曼树的构建是哈夫曼编码的关键步骤,通过优先队列(最小堆)实现。

3. 哈夫曼编码与译码- 哈夫曼编码和译码过程相对简单,但需要正确处理编码表和字符编码。

4. 实训收获- 通过本次实训,掌握了哈夫曼编码的基本原理和方法,熟悉了哈夫曼树的构建过程,并能够熟练地进行哈夫曼编码和译码操作。

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哈夫曼编码解码实验
1.实验要求
掌握二叉树的相关概念
掌握构造哈夫曼树,进行哈夫曼编码。

对编码内容通过哈夫曼树进行解码。

2.实验内容
通过二叉树构造哈夫曼树,并用哈夫曼树对读取的txt文件进行哈夫曼编码。

编码完成后通过哈夫曼树进行解码。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAX 100
//定义哈夫曼树的存储结构
typedef struct
{
char data;
int weight;
int parent;
int lch;
int rch;
}HuffNode;
//定义哈夫曼编码的存储结构
typedef struct
{
char bit[MAX];
int start;
}HuffCode;
HuffNode ht[2*MAX];
HuffCode hcd[MAX];
int Coun[127]={0};
int n;
char s1[200000];
char text[5000];
//构造哈夫曼树
void HuffmanTree()
{
int i,j,k,left,right,min1,min2;
//printf("输入叶子的节点数:");
//scanf("%d",&n);
printf("字符数量=%d\n",n);
for(i=1;i<=2*n-1;i++)
{
ht[i].parent=ht[i].lch=ht[i].rch=0;
}
j=0;
for(i=1;i<=n;i++)
{
/*getchar();
printf("输入第%d个叶子节点的值:",i);
scanf("%c",&ht[i].data);
printf("输入该节点的权值:");
scanf("%d",&ht[i].weight);
*/
for(;j<127;j++)
{
if(Coun[j]!=0)
{
ht[i].data=j;
//printf("%c",ht[i].data);
ht[i].weight=Coun[j];
//printf("%d",ht[i].weight);
break;
}
}
j++;
}
printf("\n");
for(i=1;i<=n;i++)
{
printf("%c",ht[i].data);
}
printf("\n");
for(i=n+1;i<=2*n-1;i++)
{//在前n个结点中选取权值最小的两个结点构成一颗二叉树
min1=min2=10000;//为min1和min2设置一个比所有权值都大的值
left=right=0;
for(k=1;k<=i-1;k++)
{
if(ht[k].parent==0)//若是根结点
//令min1和min2为最小的两个权值,left和right
为权值最小的两个结点位置
if(ht[k].weight<min1)
{
min2=min1;
right=left;
min1=ht[k].weight;
left=k;
}
else if (ht[k].weight<min2)
{
min2=ht[k].weight;
right=k;
}
}
ht[left].parent=i;
ht[right].parent=i;
ht[i].weight=ht[left].weight+ht[right].weight;
ht[i].lch=left;
ht[i].rch =right;
}
}
//构造哈夫曼编码
void HuffmanCode()
{
int i,c,k,f;
HuffCode cd;
for(i=1;i<=n;i++)
{
cd.start=n;
c=i;
f=ht[i].parent;
while(f!=0)
{
if(ht[f].lch==c)
cd.bit[cd.start]='0';
else
cd.bit[cd.start]='1';
cd.start--;
c=f;
f=ht[f].parent;
}
hcd[i]=cd;
}
printf("输出哈夫曼编码:\n");
for(i=1;i<=n;i++)
{
printf("%c:",ht[i].data);
for(k=hcd[i].start+1;k<=n;k++)
printf("%c",hcd[i].bit[k]);
printf("\n");
}
}
//对字母进行编码
void Code()//将字符与相应的哈夫曼编码进行匹配,输出编码结果{
int i=0,j,k,h=0;
while(text[i]!='\0')
{
for(j=1;j<=n;j++)
{
if(text[i]==ht[j].data)
{
for(k=hcd[j].start+1;k<=n;k++)
{
s1[h]=hcd[j].bit[k];
h++;
}
break;
}
}
i++;
}
//printf("编码\n");
//puts(s1);
//printf("\n");
}
//解码
void HuffmanDecode()
{
printf("解码\n");
int len,i,f;
char C;
//char S[MAXCODE];
//scanf("%s",S);//使用gets()直接跳过
len=strlen(s1);
printf("s1:%d\n",len);
f=2*n-1;
for(i=0;i<len;i++)
{
if(s1[i]=='0')
{
f=ht[f].lch;
if(ht[f].lch==0&&ht[f].rch==0)
{
C=ht[f].data;
printf("%c",C);
f=2*n-1;
}
}
else if(s1[i]=='1')
{
f=ht[f].rch;
if(ht[f].lch==0&&ht[f].rch==0)
{
C=ht[f].data;
printf("%c",C);
f=2*n-1;
}
}
}
printf("\n");
}
//统计字母个数及其权值
void Count()
{
int i,j,m;
n=0;
i=0;
//printf("请仅输入小写字母\n");//例程本省存在一个BUG,只输入一个字母不能进行编码(并未解决)
//scanf("%s",s);
while(text[i]!='\0')//使用ASCII码表进行统计
{
m=text[i];
//printf("%d\n",m);
Coun[m]++;
i++;
}
for(j=0;j<127;j++)
{
if(Coun[j]!=0)
n++;
}
}
//mark Code
void main()
{
int l=0;
FILE *fp;
fp=fopen("text.txt","r");
if(fp==NULL)
{
printf("文件打开失败\n");
while(1);
}
while(!feof(fp))
{
text[l] = fgetc(fp);
l++;
}
printf("输入文本\n");
printf("%s\n",text);
fclose(fp);
Count();
HuffmanTree();
HuffmanCode();
Code();
HuffmanDecode();
}
文本文件
文本输入
进行哈夫曼编码
对文本进行编码
输出解码结果
3.实验总结
通过本次实验,对二叉树的应用有了相应的了解,掌握了如何构造哈夫曼编码,如何对编码结果进行解码。

最重要的是学会了如何思考着去解决问题,以及代码的调试。

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