哈夫曼树及其操作-数据结构实验报告(2)
数据结构(C语言版)实验报告(哈夫曼树)
《数据结构与算法》实验报告一、需求分析1.问题描述：利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码(复原)。
对于双工通道（及可以双向传输信息的通道），每端都需要一个完整的编/译码系统。
试为这样的信息收发站写一个哈夫曼的编/译码系统。
2.基本要求一个完整的系统应具有以下功能：（1）I：初始化（Initialization）。
从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。
（2）E：编码（Encoding）。
利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmTree中读入），对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中。
（3）D：译码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件TextFile中。
（4）P：印代码文件（Print）。
将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。
同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrin中。
（5）T：印哈夫曼树（Tree printing）。
将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（树或凹入表形式）显示出，同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件TreePrint中。
3.测试数据（1）利用教科书例6-2中的数据调试程序。
（2）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，并实现以下报文的编码和译码：“THIS PROGRAM IS MY FAVORITE”。
4,实现提示（1）编码结果以文本方式存储在文件CodeFile中。
（2）用户界面可以设计为“菜单”方式：显示上述功能符号，再加上“Q”表示退出运行Quit。
请用户键入一个选择功能符。
此功能执行完毕后再显示此菜单，直至某次用户选择了“Q”为止。
（3）在程序的一次执行过程中，第一次执行I、D或C命令之后，哈夫曼树已经在内存了，不必再读入。
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一、实验目的：通过哈夫曼编、译码算法的实现，巩固二叉树及哈夫曼树相关知识的理解掌握，训练学生运用所学知识，解决实际问题的能力。
二、实验内容：已知每一个字符出现的频率，构造哈夫曼树，并设计哈夫曼编码。
1、从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树。
2、打印每一个字符对应的哈夫曼编码。
3、对从终端读入的字符串进行编码，并显示编码结果。
4、对从终端读入的编码串进行译码，并显示译码结果。
三、实验方案设计：（对基本数据类型定义要有注释说明，解决问题的算法思想描述要完整，算法结构和程序功能模块之间的逻辑调用关系要清晰，关键算法要有相应的流程图，对算法的时间复杂度要进行分析）1、算法思想：（1）构造两个结构体分别存储结点的字符及权值、哈夫曼编码值：（2）读取前n个结点的字符及权值，建立哈夫曼树：（3）根据哈夫曼树求出哈夫曼编码：2、算法时间复杂度：（1）建立哈夫曼树时进行n到1次合并，产生n到1个新结点，并选出两个权值最小的根结点：O（n²）；（2）根据哈夫曼树求出哈夫曼编码：O（n²）。
（3）读入电文，根据哈夫曼树译码：O（n）。
四、该程序的功能和运行结果：（至少有三种不同的测试数据和相应的运行结果，充分体现该程序的鲁棒性）1、输入字符A，B，C，D，E，F及其相应权值16、12、9、30、6、3。
2、输入字符F，E，N，G，H，U，I及其相应权值30、12、23、22、12、7、9。
3、输入字符A，B，C，D，E，F，G，H，I，G及其相应权值19、23、25、18、12、67、23、9、32、33。
哈夫曼树的建立及操作
哈夫曼树的建立及操作哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形数据结构，可以有效地压缩数据并减小存储空间。
本文将介绍哈夫曼树的建立方法和相关操作。
一、哈夫曼树的建立方法：1.首先，我们需要统计给定数据中每个字符出现的频率。
频率越高的字符将被赋予较短的编码，从而实现数据的压缩。
可以使用一个字典或哈希表来记录字符及其频率。
2.创建一个包含所有字符频率的节点列表。
每个节点包含一个字符及其对应的频率。
3.排序节点列表，按照频率从小到大的顺序进行排序。
4.创建一个空的二叉树，并将频率最低的两个节点作为子节点，合并为一个新的节点。
新节点的频率为两个子节点的频率之和。
将这个新节点插入到节点列表中。
5.从节点列表中移除原先的两个子节点，插入新节点。
保持列表的有序性。
6.重复步骤4和5，直到节点列表中只剩下一个节点。
7.最后剩下的节点即为哈夫曼树的根节点。
二、哈夫曼树的操作：1.获取哈夫曼编码：根据哈夫曼树的结构，可以通过遍历树的路径来获取每个字符的编码。
左子树表示0，右子树表示1、从根节点出发，依次遍历所有叶子节点，记录下每个字符对应的路径即可得到编码。
2.数据压缩：将原始数据中的每个字符替换为对应的哈夫曼编码，从而实现数据压缩。
根据频率，越常见的字符编码越短，可以大幅减小数据存储的空间。
3.数据解压：使用相同的哈夫曼树，将压缩后的二进制编码解码为原始字符，从而还原数据。
4. 哈夫曼树的存储和传输：为了实现数据的压缩和解压缩，哈夫曼树需要存储和传输。
可以使用二进制格式存储树的结构和频率信息，并在解压缩时重新构建树。
还可以考虑使用霍夫曼编码的变种，如Adaptive Huffman Coding（自适应哈夫曼编码），使得树结构可以随着数据的变化进行更高效的编码和解码。
总结：哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形数据结构，可以通过统计字符频率来生成树，并生成对应的编码。
通过编码，可以实现原始数据的高效压缩和解压缩。
在实际应用中，哈夫曼树被广泛应用于数据压缩，如文件压缩、图像压缩等。
哈夫曼树_实验报告
一、实验目的1. 理解哈夫曼树的概念及其在数据结构中的应用。
2. 掌握哈夫曼树的构建方法。
3. 学习哈夫曼编码的原理及其在数据压缩中的应用。
4. 提高编程能力，实现哈夫曼树和哈夫曼编码的相关功能。
二、实验原理哈夫曼树（Huffman Tree）是一种带权路径长度最短的二叉树，又称为最优二叉树。
其构建方法如下：1. 将所有待编码的字符按照其出现的频率排序，频率低的排在前面。
2. 选择两个频率最低的字符，构造一棵新的二叉树，这两个字符分别作为左右子节点。
3. 计算新二叉树的频率，将新二叉树插入到排序后的字符列表中。
4. 重复步骤2和3，直到只剩下一个节点，这个节点即为哈夫曼树的根节点。
哈夫曼编码是一种基于哈夫曼树的编码方法，其原理如下：1. 从哈夫曼树的根节点开始，向左子树走表示0，向右子树走表示1。
2. 每个叶子节点对应一个字符，记录从根节点到叶子节点的路径，即为该字符的哈夫曼编码。
三、实验内容1. 实现哈夫曼树的构建。
2. 实现哈夫曼编码和译码功能。
3. 测试实验结果。
四、实验步骤1. 创建一个字符数组，包含待编码的字符。
2. 创建一个数组，用于存储每个字符的频率。
3. 对字符和频率进行排序。
4. 构建哈夫曼树，根据排序后的字符和频率，按照哈夫曼树的构建方法，将字符和频率插入到哈夫曼树中。
5. 实现哈夫曼编码功能，遍历哈夫曼树，记录从根节点到叶子节点的路径，即为每个字符的哈夫曼编码。
6. 实现哈夫曼译码功能，根据哈夫曼编码，从根节点开始，按照0和1的路径，找到对应的叶子节点，即为解码后的字符。
7. 测试实验结果，验证哈夫曼编码和译码的正确性。
五、实验结果与分析1. 构建哈夫曼树根据实验数据，构建的哈夫曼树如下：```A/ \B C/ \ / \D E F G```其中，A、B、C、D、E、F、G分别代表待编码的字符。
2. 哈夫曼编码根据哈夫曼树，得到以下字符的哈夫曼编码：- A: 00- B: 01- C: 10- D: 11- E: 100- F: 101- G: 1103. 哈夫曼译码根据哈夫曼编码，对以下编码进行译码：- 00101110111译码结果为：BACGACG4. 实验结果分析通过实验，验证了哈夫曼树和哈夫曼编码的正确性。
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。
数据结构哈夫曼树的实验报告
软件学院设计性实验报告理解哈夫曼树的特征及其应用；在对哈夫曼树进行理解的基础上，构造哈夫曼树，并用构造的哈夫曼树进行编码和译码；通过该实验，使学生对数据结构的应用有更深层次的理解。
二、实验仪器或设备学院提供公共机房，1台/学生微型计算机。
三、总体设计（设计原理、设计方案及流程等）1．问题描述：利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（解码）。
对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。
试为这样的信息收发站设计一个哈夫曼编/译码系统。
2．一个完整的系统应具有以下功能：1）初始化（Initialzation）。
从数据文件DataFile.dat中读入字符及每个字符的权值，建立哈夫曼树HuffTree；2）编码（EnCoding）。
用已建好的哈夫曼树，对文件ToBeTran.dat中的文本进行编码形成报文，将报文写在文件Code.txt中；3）译码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树，对文件CodeFile.dat中的代码进行解码形成原文，结果存入文件Textfile.txt中；4）输出（Output）: 输出DataFile.dat中出现的字符以及各字符出现的频度（或概率）；输出ToBeTran.dat及其报文Code.txt；输出CodeFile.dat及其原文Textfile.txt；要求：所设计的系统应能在程序执行的过程中，根据实际情况（不同的输入）建立DataFile.dat、ToBeTran.dat和CodeFile.dat三个文件，以保证系统的通用性。
四、实验步骤（包括主要步骤、代码分析等）1）编写C语言程序#include<string.h>#include<malloc.h>#include<stdio.h>#include<iostream.h>#include<math.h>#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define INFEASIBLE -1typedef struct{char data;int weight;int parent,lchild,rchild;}HTNode,*HuffmanTree;typedef char **HuffmanCode;void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,char *d,int *w,int n) //构造哈弗曼函数HT，构造编码HC{void select(HuffmanTree HT,int n,int &s1,int &s2);int m,c,f,j;HuffmanTree p;int i,s1,s2,start;char *cd;m=2*n-1; //m为结点数，n为叶子数HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode));p=HT;p++;for(i=1;i<=n;i++,p++) //将叶子的值输入HT中{p->data=d[i]; //={*d,*w,0,0,0};p->weight=w[i];p->parent=0;p->lchild=0;p->rchild=0;}for (i=n+1;i<=m;i++,p++) //={'#',0,0,0,0} {p->data='#';p->weight=0;p->parent=0;p->lchild=0;p->rchild=0;}s1=1;s2=2;for(i=n+1;i<=m;i++) //构建哈夫曼树{select(HT,i-1,s1,s2);HT[i].lchild=s1;HT[i].rchild=s2;HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;HT[s1].parent=i;HT[s2].parent=i;}HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(HuffmanTree)); //开辟空间，编码cd=(char *)malloc(n*sizeof(char));cd[n-1]='\0';for (i=1;i<=n;++i){start=n-1;for(c=i,f=HT[i].parent;f!=0;c=f,f=HT[f].parent){if(HT[f].lchild==c)cd[--start]='0';elsecd[--start]='1';}HC[i]=(char*)malloc((n-start)*sizeof(char));strcpy(HC[i],&cd[start]);printf("%c的编码是：",HT[i]);puts(HC[i]);}free(cd);}void select(HuffmanTree HT,int n,int &s1,int &s2) //求最小两数{int i,t;s1=1;s2=2;while(HT[s1].parent!=0)s1++;while((HT[s2].parent!=0)||(s1==s2))s2++;/*for(i=1;i<=n;i++){if(HT[s1].weight>HT[i].weight&&HT[i].parent==0&&s2!=i)s1=i;}if(HT[s1].weight>HT[s2].weight){t=s1;s1=s2;s2=t;}for(i=1;i<=n;i++){if(s1!=i){if(HT[s2].weight>HT[i].weight&&HT[i].parent==0)s2=i;}}*/for(i=1;i<=n;i++){if(s1!=i&&i!=s2){if(HT[i].weight<HT[s1].weight&&HT[i].parent==0&&i!=s2) {if(HT[s1].weight<HT[s2].weight) s2=s1;s1=i;}elseif(HT[i].weight<HT[s2].weight&&HT[i].parent==0&&s1!=i) s2=i;}}}void translation(HuffmanTree HT,int num){char str[20];int i,t=num;printf("请输入由0或1组成的编码：");cin>>str;//t=HT; //t为树的指向各节点的指针for(i=0;i<(strlen(str));i++){if(str[i]=='0')t=HT[t].lchild;elseif(str[i]=='1')t=HT[t].rchild;else{printf("编码输入错误");break;}if(!(HT[t].lchild&&HT[t].rchild)){printf("%c",HT[t].data);t=num;}}printf("\n");}void main(){void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,char d[],int w[],int n);void translation(HuffmanTree HT,int num);HuffmanTree HT=NULL;HuffmanCode HC=NULL;char data,n,*p,*d;int *w,wei,i,num;printf("please intput character number:");scanf("%d",&n);d=(char*)malloc((n+1)*sizeof(char));w=(int *)malloc((n+1)*sizeof(int));printf("请输入Huffman树中的字符：\n");for(i=1;i<=n;i++){cin>>data;d[i]=data;}printf("请输入%d次位权\n:",n);for (i=1;i<=n;i++){cin>>wei;w[i]=wei;}num=2*n-1;HuffmanCoding(HT,HC,d,w,n);translation(HT,num);}2）程序分析此实验是构造哈夫曼树，求出哈夫曼编码然后输出构造哈夫曼树的算法操作时选出两棵根节点的权值最小的一颗树的左右子树，且置新树的根节点的权值为其左右子树上根节点的权值之和，根据哈夫曼树求出带权路径的算法操作是用递归调用的方法。
数据结构哈夫曼树实验报告
数据结构哈夫曼树实验报告一、实验内容本次实验的主要内容是哈夫曼树的创建和编码解码。
二、实验目的1. 理解并掌握哈夫曼树的创建过程；2. 理解并掌握哈夫曼编码的原理及其实现方法；3. 掌握哈夫曼树的基本操作，如求哈夫曼编码和哈夫曼解码等；4. 学习如何组织程序结构，运用C++语言实现哈夫曼编码和解码。
三、实验原理哈夫曼树的创建：哈夫曼树的创建过程就是一个不断合并权值最小的两个叶节点的过程。
具体步骤如下：1. 将所有节点加入一个无序的优先队列里；2. 不断地选出两个权值最小的节点，并将它们合并成为一个节点，其权值为这两个节点的权值之和；3. 将新的节点插入到队列中，并继续执行步骤2，直到队列中只剩下一棵树，这就是哈夫曼树。
哈夫曼编码：哈夫曼编码是一种无损压缩编码方式，它根据字符出现的频率来构建编码表，并通过编码表将字符转换成二进制位的字符串。
具体实现方法如下：1. 统计每个字符在文本中出现的频率，用一个数组记录下来；2. 根据字符出现的频率创建哈夫曼树；3. 从根节点开始遍历哈夫曼树，给左分支打上0的标记，给右分支打上1的标记。
遍历每个叶节点，将对应的字符及其对应的编码存储在一个映射表中；4. 遍历文本中的每个字符，查找其对应的编码表，并将编码字符串拼接起来，形成一个完整的编码字符串。
哈夫曼解码就是将编码字符串还原为原始文本的过程。
具体实现方法如下：1. 从根节点开始遍历哈夫曼树，按照编码字符串的位数依次访问左右分支。
如果遇到叶节点，就将对应的字符记录下来，并重新回到根节点继续遍历；2. 重复步骤1，直到编码字符串中的所有位数都被遍历完毕。
四、实验步骤1. 定义编码和解码的结构体以及相关变量；3. 遍历哈夫曼树，得到每个字符的哈夫曼编码，并将编码保存到映射表中；4. 将文本中的每个字符用其对应的哈夫曼编码替换掉，并将编码字符串写入到文件中；5. 使用哈夫曼编码重新构造文本，并将结果输出到文件中。
五、实验总结通过本次实验，我掌握了哈夫曼树的创建和哈夫曼编码的实现方法，也学会了如何用C++语言来组织程序结构，实现哈夫曼编码和解码。
哈夫曼树编码实训报告
一、实训目的本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握哈夫曼树的基本概念、构建方法以及编码解码过程，加深对数据结构中树型结构在实际应用中的理解。
通过本次实训，学生能够：1. 理解哈夫曼树的基本概念和构建原理；2. 掌握哈夫曼树的编码和解码方法；3. 熟悉Java编程语言在哈夫曼树编码中的应用；4. 提高数据压缩和传输效率的认识。
二、实训内容1. 哈夫曼树的构建（1）创建叶子节点：根据给定的字符及其权值，创建叶子节点，并设置节点信息。
（2）构建哈夫曼树：通过合并权值最小的两个节点，不断构建新的节点，直到所有节点合并为一棵树。
2. 哈夫曼编码（1）遍历哈夫曼树：从根节点开始，按照左子树为0、右子树为1的规则，记录每个叶子节点的路径。
（2）生成编码：将遍历过程中记录的路径转换为二进制编码，即为哈夫曼编码。
3. 哈夫曼解码（1）读取编码：将编码字符串按照二进制位读取。
（2）遍历哈夫曼树：从根节点开始，根据读取的二进制位，在哈夫曼树中寻找对应的节点。
（3）输出解码结果：当找到叶子节点时，输出对应的字符，并继续读取编码字符串。
三、实训过程1. 准备工作（1）创建一个Java项目，命名为“HuffmanCoding”。
（2）在项目中创建以下三个类：- HuffmanNode：用于存储哈夫曼树的节点信息；- HuffmanTree：用于构建哈夫曼树、生成编码和解码；- Main：用于实现主函数，接收用户输入并调用HuffmanTree类进行编码和解码。
2. 编写代码（1）HuffmanNode类：```javapublic class HuffmanNode {private char data;private int weight;private HuffmanNode left;private HuffmanNode right;public HuffmanNode(char data, int weight) {this.data = data;this.weight = weight;}}```（2）HuffmanTree类：```javaimport java.util.PriorityQueue;public class HuffmanTree {private HuffmanNode root;public HuffmanNode buildHuffmanTree(char[] data, int[] weight) {// 创建优先队列，用于存储叶子节点PriorityQueue<HuffmanNode> queue = new PriorityQueue<>();for (int i = 0; i < data.length; i++) {HuffmanNode node = new HuffmanNode(data[i], weight[i]);queue.offer(node);}// 构建哈夫曼树while (queue.size() > 1) {HuffmanNode left = queue.poll();HuffmanNode right = queue.poll();HuffmanNode parent = new HuffmanNode('\0', left.weight + right.weight);parent.left = left;parent.right = right;queue.offer(parent);}root = queue.poll();return root;}public String generateCode(HuffmanNode node, String code) {if (node == null) {return "";}if (node.left == null && node.right == null) {return code;}generateCode(node.left, code + "0");generateCode(node.right, code + "1");return code;}public String decode(String code) {StringBuilder result = new StringBuilder();HuffmanNode node = root;for (int i = 0; i < code.length(); i++) {if (code.charAt(i) == '0') {node = node.left;} else {node = node.right;}if (node.left == null && node.right == null) { result.append(node.data);node = root;}}return result.toString();}}```（3）Main类：```javaimport java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);System.out.println("请输入字符串：");String input = scanner.nextLine();System.out.println("请输入字符及其权值（例如：a 2 b 3 c 5）："); String[] dataWeight = scanner.nextLine().split(" ");char[] data = new char[dataWeight.length / 2];int[] weight = new int[dataWeight.length / 2];for (int i = 0; i < dataWeight.length; i += 2) {data[i / 2] = dataWeight[i].charAt(0);weight[i / 2] = Integer.parseInt(dataWeight[i + 1]);}HuffmanTree huffmanTree = new HuffmanTree();HuffmanNode root = huffmanTree.buildHuffmanTree(data, weight); String code = huffmanTree.generateCode(root, "");System.out.println("编码结果：" + code);String decoded = huffmanTree.decode(code);System.out.println("解码结果：" + decoded);scanner.close();}}```3. 运行程序（1）编译并运行Main类，输入字符串和字符及其权值。
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。
数据结构哈夫曼编码实验报告-无删减范文
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实验背景哈夫曼编码是一种常用的数据压缩方法，通过使用变长编码来表示不同符号，将出现频率较高的符号用较短的编码表示，从而达到压缩数据的目的。
通过实现哈夫曼编码算法，我们能够更好地理解和掌握数据结构中的树形结构。
实验目的1. 理解哈夫曼编码的原理及实现过程。
2. 掌握数据结构中树的基本操作。
3. 进一步熟悉编程语言的使用。
实验过程1. 构建哈夫曼树首先，我们需要根据给定的字符频率表构建哈夫曼树。
哈夫曼树是一种特殊的二叉树，其叶子节点表示字符，而非叶子节点表示字符的编码。
构建哈夫曼树的过程如下：1. 根据给定的字符频率表，将每个字符视为一个节点，并按照频率从小到大的顺序排列。
2. 将频率最小的两个节点合并为一个新节点，并将其频率设置为两个节点的频率之和。
这个新节点成为新的子树的根节点。
3. 将新节点插入到原来的节点列表中，并继续按照频率从小到大的顺序排序。
4. 重复步骤2和步骤3，直到只剩下一个节点，这个节点即为哈夫曼树的根节点。
2. 哈夫曼编码表在构建完哈夫曼树后，我们需要根据哈夫曼树每个字符的哈夫曼编码表。
哈夫曼编码表是一个字典，用于存储每个字符对应的编码。
哈夫曼编码表的过程如下：1. 从哈夫曼树的根节点出发，遍历整个树。
2. 在遍历的过程中，维护一个路径，用于记录到达每个字符节点的路径，0表示左子树，1表示右子树。
3. 当到达一个字符节点时，将路径上的编码存储到哈夫曼编码表中对应的字符键下。
3. 压缩数据有了哈夫曼编码表后，我们可以使用哈夫曼编码对数据进行压缩。
将原本以字符表示的数据，转换为使用哈夫曼编码表示的二进制数据。
压缩数据的过程如下：1. 将待压缩的数据转换为对应的哈夫曼编码，将所有的编码连接成一个字符串。
2. 将该字符串表示的二进制数据存储到文件中，同时需要保存哈夫曼编码表以便解压时使用。
实验结果通过实验，我们成功实现了哈夫曼编码的构建和使用。
哈夫曼树实验报告 (2)
三、实验要求
设计思路: 数据结构: #ｄefiｎe n １00ﻩﻩ//叶子结点数 #ｄeｆine m 2*n－1// Huffman 树中结点总数 typedef strucｔ {
ﻩiｎt ｗｅight； /／权值 ﻩｉｎt lchild , rｃhilｄ , parent; ／/左右孩子及双亲指针
scanf （"%ｄ＂，w＋ｉ);
HuffｍanCoｄiｎg(HＴ,HC，w,n）;
fｏr（i=１;i<=n;ｉ++)｛
printf("对应得编码为:")；
puts(ＨC[i]）;｝
}
}
//*＊＊＊从叶子到根逆向求每个字符得赫夫曼编码****
ＨC=(HuｆｆmanCode)mａlloc((ｎ+１）*sizeof（chaｒ*));/／分配ｎ个字符编码得头指针向量
ｃd=(cｈaｒ＊)ｍａlloｃ(n*ｓizeｏf（ｃhａr));
//分配求编码得工作区间
cd[n-1]='\０';
//编码结束符
else ｃｄ[--sｔart]='１＇;
HC[i］=(char *)mａlloc((n－staｒt)*sｉｚeof(cｈaｒ）); //为第ｉ个字符编码分配空间
stｒcpy（HC[i],&cｄ[ｓtarｔ]）；
//从 cd 复制编码(串）到 HC
｝
free(ｃd）;
//释放空间
｝
vｏid ｍain()
foｒ（i＝1;ｉ<＝n；++i）
/／逐个字符求赫夫曼树编码
{ int staｒt;
stａrt=n-1;
//编码结束符位置
哈弗曼树实验报告(3篇)
一、实验目的1. 理解并掌握哈弗曼树的构建原理。
2. 学会使用哈弗曼树进行数据编码和解码。
3. 了解哈弗曼编码在数据压缩中的应用。
二、实验原理哈弗曼树（Huffman Tree）是一种带权路径长度最短的二叉树，用于数据压缩。
其基本原理是：将待编码的字符集合按照出现频率从高到低排序，构造一棵二叉树，使得叶子节点代表字符，内部节点代表编码，权值代表字符出现的频率。
通过这棵树，可以生成每个字符的编码，使得编码的平均长度最小。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发工具：Visual Studio 2019四、实验步骤1. 构建哈弗曼树（1）创建一个结构体`HuffmanNode`，包含字符、权值、左子树和右子树指针。
```cppstruct HuffmanNode {char data;int weight;HuffmanNode left;HuffmanNode right;};（2）定义一个函数`HuffmanTree()`，用于创建哈弗曼树。
```cppHuffmanNode HuffmanTree(std::vector<char>& chars, std::vector<int>& weights) {// 创建初始二叉树std::vector<HuffmanNode> trees;for (int i = 0; i < chars.size(); ++i) {trees.push_back(new HuffmanNode{chars[i], weights[i], nullptr, nullptr});}// 构建哈弗曼树while (trees.size() > 1) {// 选择两个权值最小的节点auto it1 = std::min_element(trees.begin(), trees.end(),[](HuffmanNode a, HuffmanNode b) {return a->weight < b->weight;});auto it2 = std::next(it1);HuffmanNode parent = new HuffmanNode{0, it1->weight + it2->weight, it1, it2};// 删除两个子节点trees.erase(it1);trees.erase(it2);// 将父节点添加到二叉树集合中trees.push_back(parent);}// 返回哈弗曼树根节点return trees[0];}```2. 生成哈弗曼编码（1）定义一个函数`GenerateCodes()`，用于生成哈弗曼编码。
数据结构实验报告(哈夫曼树)
数据结构实验报告实验题目：Huffman编码与解码姓名：学号：院系：实验名称：Huffman编码与解码实验问题描述：本实验需要以菜单形式完成以下功能：1.输入电文串2.统计电文串中各个字符及其出现的次数3.构造哈弗曼树4.进行哈弗曼编码5.将电文翻译成比特流并打印出来6.将比特流还原成电文数据结构的描述：逻辑结构：本实验可用二叉树实现，其逻辑结构为一对二的形式，即一个结点对应两个结点。
在实验过程中我们也应用到了栈的概念。
存储结构：使用结构体来对数据进行存储：typedef struct{int weight;int parent,lc,rc;}HTNode,*HuffmanTree;typedef struct LNode{char *elem;int stacksize;int top;}SqStack;在main函数里面定义一个哈弗曼树并实现上述各种功能。
程序结构的描述：本次实验一共构造了10个函数：1.void HuffTree(HuffmanTree &HT,int n[],int mun);此函数根据给定的mun个权值构建哈弗曼树，n[]用于存放num个权值。
2.void Select(HuffmanTree &HT,int n,int i,int &s1,int &s2);此函数用于在HT[1,i-1]中选择parent为0且weight为最小的两个结点，其下标分别为s1,s2.3.void HuffmanCoding(HuffmanTree HT,char **&HC,int n);此函数从哈弗曼树HT上求得n 个叶子结点的哈弗曼编码并存入数组HC中。
4.void Coding(HuffmanTree HT,char **HC,int root,SqStack &S)；此函数用于哈弗曼编码，先序遍历哈弗曼树HT，求得每个叶子结点的编码字符串，存入数组HC，S为一个顺序栈，用来记录遍历路径，root是哈弗曼数组HT中根结点的位置下标。
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实验报告----------1-实验目的----------本实验的目的是通过实现哈夫曼编码算法，加深对数据结构中树和堆的理解，以及掌握相关的编程技巧。
2-实验内容----------2-1 算法简介----------哈夫曼编码是一种无损压缩算法，通过根据字符出现的频率构建一颗二叉树，并将出现频率较高的字符编码为较短的二进制串，进而实现压缩的目的。
在本实验中，我们需要实现以下功能：●构建哈夫曼树●字符编码表●对给定的字符串进行编码●对给定的二进制串进行解码●实现压缩和解压缩功能2-2 数据结构----------在实现哈夫曼编码算法时，我们需要使用以下数据结构：●链表：用于存储字符出现的频率及对应的字符●堆：用于构建哈夫曼树●树：用于存储哈夫曼编码树●散列表或映射：用于存储字符的编码2-3 算法步骤----------1-统计字符的出现频率，并构建频率链表2-根据频率链表构建哈夫曼树3-字符的编码表4-对给定的字符串进行编码5-对给定的二进制串进行解码6-实现压缩和解压缩功能3-实验实现----------3-1 数据结构的设计----------在本实验中，我们将使用以下数据结构：●链表节点结构体：用于存储字符和频率●链表结构体：用于存储链表节点的头指针●堆节点结构体：用于存储字符和频率，并维护堆的结构●堆结构体：用于存储堆的根节点●树节点结构体：用于存储字符和编码，并维护哈夫曼树的结构●树结构体：用于存储哈夫曼树的根节点●散列表结构体：用于存储字符和对应的编码3-2 算法实现----------1-统计字符的出现频率并构建频率链表：遍历给定的字符串，统计字符的频率，并将字符频率按从小到大的顺序插入到频率链表中。
2-根据频率链表构建哈夫曼树：将频率链表的节点插入到堆中，并按照堆的定义调整堆的结构，直到堆中只有一个节点。
3-字符的编码表：遍历哈夫曼树，递归构造字符的编码表。
数据结构课程设计实验报告哈夫曼树的应用
计算机学院信管专业数据结构课程设计题目：哈夫曼树的应用班级：姓名：学号：同组人姓名：起迄日期：课程设计地点:指导教师：完成日期：2012年12月目录一、需求分析 (3)二、概要设计 (4)三、详细设计 (6)四、调试分析和测试结果 (7)五、心得体会和总结 (10)六、参考文献 (10)七、附录 (11)一、需求分析（一）实验要求要求用到数据结构课上学到的线性表的知识，所以就要充分而清晰的理解关于线性表的知识。
要求实现的基本功能很简单，只有删除和插入，增加功能也不过是加上修改。
这些在数据结构课上已经讲过，只要能够理解关于线性表的几个相关的基本算法就可以了。
问题是将输入的信息保存入文件和从文件输出。
这里基本是自学的内容，而且要考虑到是否要自行选择保存的磁盘。
综上，做这个课题，要具备的知识就是线性表的基本算法，文件的保存和读取算法，必要的C或者C++知识（本次我将使用C++实现），以及丰富的程序调适经验。
（二）实验任务一个完整的系统应具有以下功能：功能1．从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树并将它存于文件hfmTree中.将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（比如树）显示在终端上；功能2．利用已经建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件htmTree中读入），对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中，并输出结果，将文件CodeFile以紧凑格式先是在终端上，每行50个代码。
同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrint中。
功能3．利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件TextFile中，并输出结果。
（三）实验步骤分步实施：1）初步完成总体设计，搭好框架，确定人机对话的界面，确定函数个数；2）完成最低要求：完成功能1；3）进一步要求：完成功能2和3。
有兴趣的同学可以自己扩充系统功能。
要求：1）界面友好，函数功能要划分好2） 总体设计应画一流程图3） 程序要加必要的注释4) 要提供程序测试方案5）程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。
数据结构实验报告 哈夫曼树的实现
数据结构实验报告实验二Huffman树1、实验目的通过选择下面两个题目之一进行实现，掌握如下内容：➢掌握二叉树基本操作的实现方法➢了解哈夫曼树的思想和相关概念➢学习使用二叉树解决实际问题的能力2、实验内容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，并建立赫夫曼树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）6、计算输入的字符串编码前和编码后的长度，并进行分析，讨论哈夫曼编码的压缩效果。
代码要求：1、必须要有异常处理，比如删除空链表时需要抛出异常；2、保持良好的编程的风格：➢代码段与段之间要有空行和缩近➢标识符名称应该与其代表的意义一致➢函数名之前应该添加注释说明该函数的功能➢关键代码应添加注释说明其功能3、递归程序注意调用的过程，防止栈溢出4、代码中需要标注每一个函数的时间复杂度三、算法思路与主要代码1.设计存储结构1.1 哈夫曼树的结点结构struct HNode //哈夫曼树的结点结构{int weight;//结点权值int parent;//双亲指针int LChild;//左孩子指针int RChild ;//右孩子指针};1.2 编码表结点结构struct HCode //编码表结点结构{char data;char code[100];};1.3哈夫曼树类结构class Huffman //哈夫曼树类结构{private:HNode* HTree;HCode* HCodeTable;char str[1024];char leaf[256];int a[256];void code(int i,string newcode);public:int n;void init();void CreateHtree();void SelectMin(int &x, int &y, int s,int e);void CreateCodeTable();void Encode(char *d);void Decode(char *s, char *d);void print(int i,int m);~Huffman(); //析构函数};2.统计字符串中的字频扫描原始数据，用整型数组变量nNum来记录每一个字符出现的次数当字符没有出现时，对应的nNum[ch]的值为0，可以把读取的字符ch的ASCII码当成，当ch出现时，nNum[ch]自动加一从而统计输入字符串中各个字符数量，获得各个字符出现频率。
数据结构实验哈夫曼树及哈夫曼编码c语言
数据结构实验报告：哈夫曼树及哈夫曼编码一、实验目的1. 理解哈夫曼树及哈夫曼编码的概念和原理；2. 掌握C语言中哈夫曼树及哈夫曼编码的实现方法；3. 分析和讨论哈夫曼编码在实际应用中的优势和不足。
二、实验内容和步骤1. 哈夫曼树的构建1.1 通过C语言实现哈夫曼树的构建算法；1.2 输入一组权值，按哈夫曼树构建规则生成哈夫曼树；1.3 输出生成的哈夫曼树结构，并进行可视化展示。
2. 哈夫曼编码的实现2.1 设计哈夫曼编码的实现算法；2.2 对指定字符集进行编码，生成哈夫曼编码表；2.3 对给定字符串进行哈夫曼编码，并输出编码结果。
三、实验过程及结果1. 哈夫曼树的构建在C语言中，通过定义结构体和递归算法实现了哈夫曼树的构建。
根据输入的权值，依次选择权值最小的两个节点构建新的父节点，直至构建完成整棵哈夫曼树。
通过调试和可视化展示，确认了程序正确实现了哈夫曼树的构建。
2. 哈夫曼编码的实现经过分析和设计，利用哈夫曼树的特点实现了哈夫曼编码的算法。
根据生成的哈夫曼树，递归地生成字符对应的哈夫曼编码，并输出编码结果。
对指定的字符串进行了编码测试，验证了哈夫曼编码的正确性和有效性。
四、实验结果分析1. 哈夫曼编码在数据传输和存储中具有较高的压缩效率和可靠性，能够有效减少数据传输量和存储空间；2. 哈夫曼树及哈夫曼编码在通信领域、数据压缩和加密等方面有着广泛的应用和重要意义；3. 在实际应用中，哈夫曼编码的构建和解码算法需要较大的时间和空间复杂度，对于大规模数据的处理存在一定的局限性。
五、实验总结通过本次实验，深入理解了哈夫曼树及哈夫曼编码的理论知识，并掌握了C语言中实现哈夫曼树及哈夫曼编码的方法。
对哈夫曼编码在实际应用中的优势和局限性有了更深入的认识，这对今后的学习和工作有着积极的意义。
六、参考文献1. 《数据结构（C语言版）》，严蔚敏赵现军著，清华大学出版社，2012年；2. 《算法导论》，Thomas H. Cormen 等著，机械工业出版社，2006年。
数据结构哈夫曼树实验报告
数据结构哈夫曼树实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握哈夫曼树的数据结构及其相关算法，并通过实际编程实现来提高对数据结构的应用能力和编程技能。
二、实验环境本次实验使用的编程环境为具体编程语言名称，操作系统为具体操作系统名称。
三、实验原理哈夫曼树，又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。
其基本原理是通过构建一棵二叉树，使得权值较大的节点距离根节点较近，权值较小的节点距离根节点较远，从而达到带权路径长度最小的目的。
在构建哈夫曼树的过程中，首先需要将所有的节点按照权值从小到大进行排序。
然后，选取权值最小的两个节点作为左右子树，构建一个新的父节点，该父节点的权值为左右子节点权值之和。
重复这个过程，直到所有的节点都被构建到哈夫曼树中。
哈夫曼编码是基于哈夫曼树的一种编码方式。
对于每个叶子节点，从根节点到该叶子节点的路径上，向左的分支编码为 0，向右的分支编码为 1，这样就可以得到每个叶子节点的哈夫曼编码。
四、实验步骤1、定义节点结构体｀｀｀ctypedef struct HuffmanNode ｛char data;int weight;struct HuffmanNode left;struct HuffmanNode right;｝ HuffmanNode;｀｀｀2、实现节点排序函数｀｀｀cvoid sortNodes(HuffmanNode nodes, int n) ｛for （int i ＝ 0; i ＜ n 1; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ n i 1; j+＋）｛if （nodesj>weight ＞ nodesj ＋ 1>weight) ｛HuffmanNode temp ＝ nodesj;nodesj ＝ nodesj ＋ 1;nodesj ＋ 1 ＝ temp;｝｝｝｝｀｀｀3、构建哈夫曼树｀｀｀cHuffmanNode buildHuffmanTree(HuffmanNode nodes, int n) ｛while （n ＞ 1) ｛sortNodes(nodes, n)；HuffmanNode left ＝ nodes0;HuffmanNode right ＝ nodes1;HuffmanNode parent ＝（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)）；parent>data ＝＇＼0'；parent>weight ＝ left>weight ＋ right>weight;parent>left ＝ left;parent>right ＝ right;nodes0 ＝ parent;nodes1 ＝ nodesn 1;n;｝return nodes0;｝｀｀｀4、生成哈夫曼编码｀｀｀cvoid generateHuffmanCodes(HuffmanNode root, int codes, int index) ｛if （root>left) ｛codesindex ＝ 0;generateHuffmanCodes(root>left, codes, index ＋ 1)；｝if （root>right) ｛codesindex ＝ 1;generateHuffmanCodes(root>right, codes, index ＋ 1)；｝if （！root>left ＆＆！root>right) ｛printf(＂％c: ＂， root>data)；for （int i ＝ 0; i ＜ index; i+＋）｛printf(＂％d"， codesi)；｝printf(＂＼n"）；｝｝｀｀｀5、主函数｀｀｀cint main(）｛HuffmanNode nodes5 ＝｛（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)）｝；nodes0>data ＝＇A'；nodes0>weight ＝ 5;nodes1>data ＝＇B'；nodes1>weight ＝ 9;nodes2>data ＝＇C'；nodes2>weight ＝ 12;nodes3>data ＝＇D'；nodes3>weight ＝ 13;nodes4>data ＝＇E'；nodes4>weight ＝ 16;HuffmanNode root ＝ buildHuffmanTree(nodes, 5)；int codes100;generateHuffmanCodes(root, codes, 0)；return 0;｝｀｀｀五、实验结果与分析通过运行上述程序，得到了每个字符的哈夫曼编码：A: 00B: 01C: 10D: 110E: 111分析实验结果可以发现，权值较小的字符A 和B 对应的编码较短，而权值较大的字符D 和E 对应的编码较长。
树和哈夫曼树实验报告
哈夫曼树实验报告2011.4.22实验题目: Huffman编码和译码。
实验目的：1、练习树和哈夫曼树的有关操作, 和各个算法程序。
2.理解哈夫曼树的编码和译码实验内容:抽象数据类型:ADT Huffmantree{数据对象: D={带有各自实数W(D)的数据元素}数据关系: (1) D=NULL 则huffman tree 不存在//判断huffman树是否存在(2) D≠NULL R={H}.H为如下二元关系://如果存在, 假设R为其元素名称, H为里边所有元素①D中存在唯一根数据元素root,这个元素无前驱。
//如果只有一个元素, 则为根元素②D-{root} ≠NULL.则存在D-{root} ={D1, Dr}.且D1∧Dr=NULL//如果除了根元素还有别的元素, 那么会有D1和Dr两部分, 并且两者的交集为空, 也就是两者是独立的。
③若D1 ≠NULL , 则D1 中存在唯一元素xr,<root, xr>∈H//如果D1部位空集, 则会有一个元素xr, 且存在Dr上关系Hr ∈H,H= {<root ,x1>,< root, xr>,H1,Hr};④符合①②③的R的组合中, 存在一个组合R’使D中所有结点到root长与其权值W(Di)相乘的和最小, 此时的<D/R>集合称为huffman tree.基本操作:void select(HTNode HT[],int m,int *s1,int *s2)//比较得到权最小的两棵树。
用指针指向所在位置。
*void print1(char *HC[])//将哈弗曼编码逐个打印出来void print2(HTNode HT[])//将哈夫曼树前后的结构打印出来void CreatHuffmanTree(HTNode HT[],lettervalue w[])//建立哈夫曼树void HuffmanTreeCoding(HTNode HT[],char *HC[])//从树根出发, 对哈夫曼树做一次先序遍历, 在遍历过程中利用一个字符//的顺序栈S记下遍历路程, 向左转时0入栈, 向右转时1入栈。
哈夫曼树实验报告
一、实验目的1. 理解哈夫曼树的基本概念和构造方法。
2. 掌握哈夫曼编码的原理和实现过程。
3. 通过实验加深对数据结构中树型结构应用的理解。
二、实验原理哈夫曼树（Huffman Tree）是一种带权重的二叉树，用于实现哈夫曼编码。
其基本思想是：将字符按照在数据集中出现的频率进行排序，然后选取两个最小频率的字符合并成一个新节点，其频率为两个字符频率之和，重复此过程，直到只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。
哈夫曼编码是一种基于哈夫曼树的编码方法，其原理是将每个字符映射到一个唯一的二进制序列，序列的长度与字符在数据集中出现的频率成反比。
频率越高，编码的长度越短，从而提高信息传输的效率。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发环境：Visual Studio 2019四、实验步骤1. 初始化（1）从数据文件中读取字符及其频率。
（2）构建一个优先队列（最小堆），将字符和频率存储在队列中。
2. 构建哈夫曼树（1）从优先队列中取出两个频率最小的节点，合并成一个新节点，其频率为两个节点频率之和。
（2）将新节点插入优先队列中。
（3）重复步骤（1）和（2），直到优先队列中只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。
3. 哈夫曼编码（1）遍历哈夫曼树，从根节点到叶子节点的路径上，左子树表示0，右子树表示1。
（2）将每个叶子节点的字符和对应的编码存储在哈夫曼编码表中。
4. 编码（1）读取待编码的文本。
（2）根据哈夫曼编码表，将文本中的每个字符映射到对应的编码。
（3）将编码序列写入文件。
5. 译码（1）读取编码文件。
（2）从哈夫曼树的根节点开始，根据编码序列的每一位，判断是左子树还是右子树。
（3）当到达叶子节点时，输出对应的字符。
（4）重复步骤（2）和（3），直到编码序列结束。
五、实验结果与分析1. 实验结果（1）成功构建了哈夫曼树，并生成了哈夫曼编码表。
（2）对给定的文本进行了编码和译码，验证了编码的正确性。
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电子科技大学实验报告课程名称：数据结构与算法学生姓名：陈*浩学号：************* 点名序号： *** 指导教师：钱** 实验地点：基础实验大楼实验时间：2014-2015-2学期信息与软件工程学院实验报告(二)学生姓名：陈**浩学号：*************指导教师：钱**实验地点：科研教学楼A508实验时间：一、实验室名称：软件实验室二、实验项目名称：数据结构与算法—树三、实验学时：4四、实验原理：霍夫曼编码（Huffman Coding）是一种编码方式，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。
1952年，David A. Huffman在麻省理工攻读博士时所发明的。
在计算机数据处理中，霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。
例如，在英文中，e的出现机率最高，而z的出现概率则最低。
当利用霍夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用一个比特来表示，而z则可能花去25个比特（不是26）。
用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8个比特。
二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。
倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。
霍夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。
所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。
树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和，记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N个权值Wi（i=1,2,...n）构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li（i=1,2,...n）。
可以证明霍夫曼树的WPL是最小的。
五、实验目的：本实验通过编程实现赫夫曼编码算法，使学生掌握赫夫曼树的构造方法，理解树这种数据结构的应用价值，并能熟练运用C语言的指针实现构建赫夫曼二叉树，培养理论联系实际和自主学习的能力，加强对数据结构的原理理解，提高编程水平。
六、实验内容：（1）实现输入的英文字符串输入，并设计算法分别统计不同字符在该字符串中出现的次数，字符要区分大小写；（2）实现赫夫曼树的构建算法；（3）遍历赫夫曼生成每个字符的二进制编码；（4）显示输出每个字母的编码。
七、实验器材（设备、元器件）：PC机一台，装有C或C++语言集成开发环境。
八、数据结构与程序：/********************************************************************* *程序名称：哈夫曼树的相关操作 *** *程序内容：生成哈夫曼树及其编码表、对字符串进行编码等 *** *编写作者：陈家浩 *** *完成时间： ********************************************************************/#include <>#include <>#include <>#define MAXSIZE 10000char file_address[100]; eight, codesheet[i].pcode);printf("--------------------\n");destroy_codesheet( codesheet, leaves_num); eight = pht[i].weight;}for( i = 0; i < leaves_num; ++i ){cursor = leaves_num;cid = i;pid = pht[cid].parent;while( pid!= -1 ) child == cid)pch[--cursor] = '0'; arent;}len = leaves_num - cursor + 1;sheet[i].pcode = ( char * )malloc( len );if( !sheet[i].pcode ){printf("为节点%d的编码申请内存空间失败！", i);exit(0);}memset( sheet[i].pcode, 0, len );strncpy( sheet[i].pcode, &pch[cursor], strlen(&pch[cursor]) );}free(pch);return sheet;}eight = (i < n) weights[i] : 0;pht[i].lchild = -1;pht[i].rchild = -1;pht[i].parent = -1;}for( i = n; i < a; ++i ){select_mintree( pht, (i-1), &minA, &minB );pht[minA].parent = i;pht[minB].parent = i;pht[i].lchild = minA;pht[i].rchild = minB;pht[i].weight = pht[minA].weight + pht[minB].weight;}return pht;}arent == -1){if( pht[id].weight < maxa ){min2 = min1;min1 = id;maxa = pht[id].weight;}else if(pht[id].weight < maxb ){min2 = id;maxb = pht[id].weight;}}}*minA = min1;*minB = min2;return;}code);free(sheet);return;}//************************************************************* // ** **读取文本文件//************************************************************* int read_file(char file_address[100], char *message){int str_len; //字符串长度FILE * pFile = NULL;pFile = fopen( file_address, "r"); //打开文件if(!pFile){printf("打开文件失败!\n");exit(0);}else{printf("打开文件成功!\n");}memset(message, 0, MAXSIZE); //清除缓冲if( fgets( message, MAXSIZE, pFile ) == NULL){printf( "fgets error\n" );exit(0);}else{printf( "成功读取文件，内容如下：\n%s\n", message);}str_len = strlen(message);fclose(pFile);return str_len;}//*************************************************************// ** **统计字符出现的频率//*************************************************************int calc_freq(char text[], int **freq, char **dict, int n)//n为字符串长度{int i, k;int char_num = 0;int * chars; //不同种类的字符char * fre; //字符的出现频率int times[256] = {0};for(i = 0; i < n; ++i) //各个字符出现的频率times[text[i]]++;for(i = 0; i < 256; i++) //不同字符的个数if( times[i] > 0 )char_num++;chars = (int*)malloc(sizeof(int)*char_num);if( !chars ){printf("为频率数组分配空间失败！\n");exit(0);}fre = (char *)malloc(sizeof(char)*char_num);if( !fre ){printf("为字符数组分配空间失败！\n");exit(0);}k = 0;for(i = 0; i < 256; ++i){if( times[i] > 0 ){chars[k] = times[i];fre[k] = (char)i;k++;}}*freq = chars;*dict = fre;return char_num;//不同种类的字符个数}九、程序运行结果：一、手动输入信息二、从文件读取信息十、实验结论：本实验通过编程实现赫夫曼编码算法，在实验中掌握了赫夫曼树的构造方法，理解了树这种数据结构的应用价值，并且已经能够熟练运用指针实现构建赫夫曼二叉树，理论联系实际和自主学习的能力得到了培养，对数据结构的原理理解更加深刻，也提高了编程水平。
十一、总结及心得体会：1、虽然算法很多事现有的，可以用来做参考，不宜照抄。
2、使用指针存储信息之前应为其分配内存空间；3、scanf()函数读取到空格会自动停止，而gets()函数读取到回车即停止；4、需要读取单个字符时要考虑到键盘的缓冲区；5、双重指针的问题应特别注意；6、文件地址如果输入错误的解决方案没有考虑到；7、申请了内存的空间应该在程序结束时进行释放，否则可能造成空间浪费；8、应养成对代码进行注释的习惯，不久之后可能自己的程序自己都不知道是什么意思；9、实验是培养独立思考、作业的过程，要多思考，不应过多依赖他人。