哈夫曼树的编码与解码

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哈夫曼编码解码 原理

哈夫曼编码解码 原理

哈夫曼编码解码原理
哈夫曼编码是一种被广泛使用的无损数据压缩算法。

该算法的基本思想是根据字符出现的频率,构建一个哈夫曼树,然后利用该树对字符进行编码。

编码的过程是将每个字符映射为哈夫曼树上的一个叶子节点,然后沿着从根节点到叶子节点的路径输出该字符的编码。

由于频率高的字符被分配了较短的编码,而频率低的字符被分配了较长的编码,因此哈夫曼编码可以达到较高的压缩效率。

哈夫曼树的构建过程如下:
1. 将所有的字符按照出现的频率排序,从小到大。

2. 取出频率最小的两个字符,构建一棵二叉树,根节点的权值为这两个字符的频率之和,左右子树分别对应这两个字符。

3. 将刚才取出的两个字符从频率表中删除,将新构建的二叉树的权值加入频率表中。

4. 重复 2、3 步,直到频率表中只剩下一个元素,也就是哈夫曼树的根节点。

哈夫曼树构建完成后,即可对字符进行编码和解码。

编码过程是将每个字符映射为哈夫曼树上的一个叶子节点,然后沿着从根节点到叶子节点的路径输出该字符的编码。

解码过程是从哈夫曼树的根节点开始,按照编码的序列走下去,直到遇到一个叶子节点,即可输出对应的字符。

总之,哈夫曼编码是一种简单而有效的数据压缩算法,它可以在不损失数据信息的情况下,大大减小数据的存储空间。

哈夫曼树的解码算法

哈夫曼树的解码算法

哈夫曼树的解码算法1.引言1.1 概述哈夫曼树是一种常用的数据结构,它能够通过编码和解码的方式实现数据的无损压缩和解压缩。

在大数据处理和网络传输等领域,哈夫曼树的解码算法具有广泛的应用。

在本篇文章中,我们将重点讨论哈夫曼树的解码算法。

首先,我们将对哈夫曼树的构建算法进行简要介绍,以便更好地理解解码算法的实现原理。

然后,我们将详细探讨哈夫曼树的解码算法的概述和步骤。

哈夫曼树的构建算法基于字符频率的优先级构建了一棵二叉树。

字符的频率越高,其对应的编码长度越短,从而实现了数据的高效压缩。

而解码算法则是根据哈夫曼树的结构和编码表,将压缩后的数据重新转换为原始数据。

在解码算法的实现过程中,我们将会讨论如何根据哈夫曼树的特性进行字符的解码。

具体而言,我们将分析字符编码的二进制序列,并通过逐位比对和遍历哈夫曼树的路径来恢复原始字符。

解码算法的核心思想是通过识别叶子节点来还原字符并重建原始数据。

通过深入了解哈夫曼树的解码算法,我们将能够更好地理解数据的无损压缩和解压缩过程。

理解解码算法的实现原理将有助于我们在实际应用中更好地利用哈夫曼树,提高数据传输效率和存储空间利用率。

在接下来的文章内容中,我们将逐步介绍哈夫曼树的解码算法的具体步骤,并讨论其优化和应用。

希望读者通过本文的阅读,能够对哈夫曼树的解码算法有更深入的了解,并能够灵活应用于实际的数据处理场景中。

文章结构部分的内容可以按以下方式编写:1.2 文章结构本文主要围绕哈夫曼树的解码算法展开讨论。

文章结构如下:1. 引言:首先介绍哈夫曼树解码算法的背景和意义,为读者提供一个整体的概述。

2. 正文:2.1 哈夫曼树的构建算法:详细介绍哈夫曼树的构建过程,包括算法的概述和具体的步骤。

通过构建哈夫曼树,可以为后续的编码和解码算法奠定基础。

2.2 哈夫曼树的编码算法:详细介绍哈夫曼树的编码过程,包括算法的概述和具体的步骤。

通过编码,可以将待传输的数据转换成具有最小编码长度的比特流,实现数据的压缩。

数据结构 课程设计之哈夫曼编码

数据结构  课程设计之哈夫曼编码

(一) 哈夫曼树的设计思想对于一组具有确定权值的叶子结点可以构造出多个具有不同带权路径长度的二叉树,其中具有最小带权路径长度的二叉树称作哈夫曼树或者最优二叉树。

首先给定n 个权值创造n 个只含根结点的二叉树,得到一个二叉树林;再在这二叉树林里面找根结点的权值最小和次小的两棵树作成新的二叉树,其中新的二叉树的根结点的权值为摆布子根结点权值之和;最后在二叉树林中把组合过的二叉树删除,再重复第二步,直到最后就剩一颗二叉树的时候得到的这棵二叉树就是哈夫曼树。

(二)哈夫曼编码与解码的设计思想在数据通讯中,时常要将传送的文字转换为二进制字符0 和1 组成的二进制串,称这个过程为编码。

与子相对的是解码或者是译码,就是用与编码相同的方式将二进制串转换称编码前的文字的过程称作解码。

在这里是通过哈夫曼树实现编码与解码的,所以称作是哈夫曼编码与解码。

首先输入一个字符串,还有相应的在哈夫曼树里的权值,这样用哈夫曼树把字符串用二进制串代替它,这个过程要注意树和编码问题,其中树的问题在上面已经解决,主要看编码的问题,就是根据我们输入的字符串和权值建立相应的树模型,这一步完成那编码就已经完成为了,最后打印就行了;然后就是解码,完成编码相应的解码就相对简单了,就是先找到在编码的时候建的那个模型树,将编码中的二进制串再根据权值转换为相应的字符串,这样一步步解码就行了。

以上就是通过用哈夫曼树进行哈夫曼编码与解码如何实现的主要设计思想。

(一)哈夫曼树的流程图不 是图 1 哈夫曼树的流程图(二)编码与解码的流程图图 2 编码与解码的流程图图片说明: (左边)编码流程图, (右边)解码流程图。

开始输入字符串判断权值 建立路径有最小和次小 循环建立二叉树根据树对路径分左 0右 1写出对应结点的编码结束开始初始化哈夫曼链表二叉树林找最小和次小 的二叉树组合成新的二叉树 删除用过的二叉树是不是最后一 个二叉树是结束开始找到树的根结点 输入二进制串扫描根据树的路径打印对应字符继续扫描 是否结束是输出字符串结束否下面给出的是用中缀转后缀算法实现的程序的源代码:#include "stdio.h"#include "string.h"#define MAX 100struct HaffNode{int weight;int parent;char ch;int lchild;int rchild;}*myHaffTree;struct Coding{char bit[MAX];char ch;int weight;}*myHaffCode;void Haffman(int n){int i,j,x1,x2,s1,s2;for (i=n+1;i<=2*n-1;i++) {s1=s2=10000;x1=x2=0;for (j=1;j<=i-1;j++)/*定义常量*//*权值*//*双亲结点下标*//*构造哈夫曼树*//*定义数组*//*字符的权值*//*定义结构体*//*定义哈夫曼函数*//*树的初始化*//*构造哈夫曼树的非叶子结点*/{if(myHaffTree[j].parent==0&&myHaffTree[j].weight<s1){s2=s1;x2=x1;s1=myHaffTree[j].weight;x1=j;/*分配摆布结点*/}else if(myHaffTree[j].parent==0&&myHaffTree[j].weight<s2){s2=myHaffTree[j].weight;x2=j;}}myHaffTree[x1].parent=i;myHaffTree[x2].parent=i;myHaffTree[i].weight=s1+s2;myHaffTree[i].lchild=x1;myHaffTree[i].rchild=x2;/*摆布子组合为新树*/}}void HaffmanCode(int n){int start,c,f,i,j,k;char *cd;/*构造n 个结点哈夫曼编码*/cd=(char *)malloc(n*sizeof(char));myHaffCode=(struct Coding *)malloc((n+1)*sizeof(struct Coding));cd[n-1]='\0';for(i=1;i<=n;++i) /*n 个叶子结点的哈夫曼编码*/ {start=n-1;for(c=i,f=myHaffTree[i].parent;f!=0;c=f,f=myHaffTree[f].parent)if(myHaffTree[f].lchild==c) cd[--start]='0';else cd[--start]='1';for(j=start,k=0;j<n;j++){myHaffCode[i].bit[k]=cd[j];k++;}myHaffCode[i].ch=myHaffTree[i].ch; myHaffCode[i].weight=myHaffTree[i].weight; }free(cd);}Init(){int i,n,m;printf("please input the number of words:"); scanf("%d",&n); /*取编码对应的权值*//*定义有返回值的函数*/m=2*n-1;myHaffTree=(struct HaffNode *)malloc(sizeof(struct HaffNode)*(m+1)); for(i=1;i<=n;i++){printf("please input the word and the equal:");scanf("%s%d",&myHaffTree[i].ch,&myHaffTree[i].weight); myHaffTree[i].parent=0;myHaffTree[i].lchild=0;myHaffTree[i].rchild=0;}for(i=n+1;i<=m;i++){myHaffTree[i].ch ='#';myHaffTree[i].lchild=0;myHaffTree[i].parent=0;myHaffTree[i].rchild=0;myHaffTree[i].weight=0;}Haffman(n);HaffmanCode(n);for(i=1;i<=n;i++){printf("%c %d",myHaffCode[i].ch,myHaffCode[i].weight); printf("\n");}printf("init success!\n");return n;}void Caozuo_C(int m){int n,i,j;char string[50],*p;printf("please input the words :"); scanf("%s",string);n=strlen(string);for(i=1,p=string;i<=n;i++,p++){for(j=1;j<=m;j++)if(myHaffCode[j].ch==*p)printf("%s\n",myHaffCode[j].bit); }}void Caozuo_D(int n){int i,c;char code[1000],*p;printf("please input the coding:"); scanf("%s",code);for(p=code,c=2*n-1;*p!='\0';p++) {if(*p=='0'){c=myHaffTree[c].lchild;if(myHaffTree[c].lchild==0){printf("%c",myHaffTree[c].ch);c=2*n-1;continue;/* 编码函数*//*计算字符串长度*/ /*进行编码*//*解码函数*//*输入二进制编码*//*进行解码*//*结束条件*//*赋值*//* 扫描*//*结束*/}}else if(*p=='1'){c=myHaffTree[c].rchild;if(myHaffTree[c].lchild==0){printf("%c",myHaffTree[c].ch);c=2*n-1; /*赋值*/continue;}}}printf("\n");}void main(){int n;char char1;n=Init();printf("A.coding B.codeprintingwhile(1){scanf("%c",&char1);if(char1=='c')break;switch(char1){case'A':Caozuo_C(n);break;case'B':Caozuo_D(n);break;case'C':;break;}}}/*主函数*//*定义字符*//*函数的调用*/C.exit\nplease input the process:\n");/*判断字符*//*执行编码操作*//*执行解码操作*/哈夫曼编码与解码的实现(一)中缀转后缀算法的运行结果:这部份我主要遇到了如下三个问题,其内容与解决方法如下所列:问题1:刚开始不知道如何建一个好树,因为我开始试着建了几个二叉树,不知道什么原因运行的时候那编码总是不对,跟在草稿纸上自己画的那个二叉树总是不相符,就找原因。

哈夫曼树的编码和解码

哈夫曼树的编码和解码

哈夫曼树的编码和解码是哈夫曼编码算法的重要部分,下面简要介绍其步骤:
1. 编码:
哈夫曼编码是一种变长编码方式,对于出现频率高的字符使用较短的编码,而对于出现频率低的字符使用较长的编码。

具体步骤如下:(1)根据字符出现的频率,构建哈夫曼树。

频率相同的字符,按照它们在文件中的出现顺序排列。

(2)从哈夫曼树的叶子节点开始,从下往上逐步进行编码。

对于每个节点,如果该节点有左孩子,那么左孩子的字符编码为0,右孩子的字符编码为1。

如果该节点是叶子节点,则该节点的字符就是它的编码。

(3)对于哈夫曼树中的每个节点,都记录下它的左孩子和右孩子的位置,以便后续的解码操作。

2. 解码:
解码过程与编码过程相反,具体步骤如下:
(1)从哈夫曼树的根节点开始,沿着路径向下遍历树,直到找到一个终止节点(叶节点)。

(2)根据终止节点的位置信息,找到对应的字符。

(3)重复上述步骤,直到遍历完整个编码序列。

需要注意的是,哈夫曼编码是一种无损压缩算法,解压缩后的数据与原始数据完全相同。

此外,由于哈夫曼编码是一种变长编码方式,因此在解码时需要从根节点开始逐个解码,直到解码完成。

哈夫曼编解码算法设计

哈夫曼编解码算法设计

哈夫曼编解码算法设计1.引言1.1 概述概述部分将对哈夫曼编解码算法进行简要介绍,包括该算法的产生背景、主要特点以及应用领域等方面的内容。

哈夫曼编解码算法是一种基于权重分布的压缩算法,它通过对输入的数据流进行编码和解码来实现数据的压缩和恢复。

该算法由大卫·哈夫曼(David A. Huffman)于1952年提出,是一种被广泛应用于信息论和数据压缩领域的有效算法。

该算法的主要特点是根据输入数据的权重分布构建一棵哈夫曼树,通过不等长的编码方式来表示输入数据中出现频率较高的字符或数据块。

编码时,出现频率较高的字符使用较短的二进制编码,而出现频率较低的字符则使用较长的二进制编码,以此来实现数据的压缩效果。

哈夫曼编码算法在数据压缩领域有着广泛的应用。

由于压缩后的数据长度较短,可以大大节省存储空间和传输带宽,因此被广泛应用于各种数据传输和存储场景中,如文件压缩、图像压缩、语音压缩等。

此外,哈夫曼编码算法的设计思想也对后续的数据压缩算法提供了重要的借鉴和参考价值。

本文将详细介绍哈夫曼编码算法的原理、设计与实现,并通过实例和实验验证算法的性能和效果。

通过对哈夫曼编码算法的研究与分析,可以更好地理解该算法的优势和不足,并为后续的算法改进和优化提供参考。

最后,本文将总结哈夫曼编码算法的主要特点和应用场景,并对未来的研究方向提出展望。

1.2 文章结构文章结构部分主要介绍本文的各个部分以及每个部分的内容安排。

在本文中,共包含引言、正文和结论三个部分。

引言部分主要介绍了整篇文章的背景和目的。

在概述部分,简要说明了哈夫曼编解码算法的概念和作用,以及该算法在通信领域的重要性。

然后,文章结构部分具体说明了本文的组织结构,以便读者能够清晰地了解文章的整体脉络。

正文部分是本文的主体,分为两个部分:哈夫曼编码算法原理和哈夫曼编码算法设计与实现。

在哈夫曼编码算法原理部分,将详细介绍哈夫曼编码算法的基本原理,包括频率统计、构建哈夫曼树和生成哈夫曼编码等步骤。

哈夫曼编码解码

哈夫曼编码解码

Huffman编/解码一.问题描述1.题目内容:利用Huffman编码进行通信可以大大提高信道的利用率,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进行预先编码,在接收端进行解码。

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/解码系统。

2.基本要求:一个完整的系统应该具有以下功能: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Huffman树,并将它存入hfmTree中。

2. E:编码(Encoding)。

利用已经建好的Huffman树(如果不在内存,则应从文件hfmTree中读取),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:解码(Decoding)。

利用已经建立好的Huffman树将文件CodeFile中的代码进行解码,结果存入TextFile中。

4. P:打印代码文件(Print)。

将文件CodeFile以紧凑的格式显示在终端上,每行50个代码。

同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrint中。

5. T:打印Huffman树(Tree Printing)。

将已经在内存中的Huffman树以直观的形式(凹入的形式)显示在终端上,同时将此字符形式的Huffman树写入文件TreePrint中。

数据机构实验报告3.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Huffman树,并对以下报文进行编码和译码:“THIS PROGRAM IS MY FAVORITE”。

二.需求分析1. 编码结果以文本的方式存储在文件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(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,C命令后,Huffman 树已经存在在内存中了,不必再读入。

哈夫曼编码与解码

哈夫曼编码与解码

哈夫曼编码与解码
哈夫曼编码(Huffman coding)和哈夫曼解码(Huffman decoding)是一种用于数据压缩的技术,由美国计算机科学家 David A. Huffman 于 1952 年提出。

哈夫曼编码的基本思想是根据字符在文本中出现的频率来分配二进制编码的长度。

出现频率较高的字符将被分配较短的编码,而出现频率较低的字符将被分配较长的编码。

这样,通过使用较短的编码来表示常见字符,可以实现更有效的数据压缩。

哈夫曼编码的过程包括以下步骤:
1. 统计字符出现频率:对要编码的文本进行分析,统计每个字符出现的次数。

2. 构建哈夫曼树:根据字符出现频率构建一棵二叉树,其中频率较高的字符靠近树的根节点,频率较低的字符位于树的叶子节点。

3. 分配编码:从根节点开始,根据字符出现频率为每个字符分配二进制编码。

左子节点表示 0,右子节点表示 1。

4. 编码文本:将文本中的每个字符替换为其对应的哈夫曼编码。

哈夫曼解码是哈夫曼编码的逆过程,用于将已编码的数据还原为原始文本。

解码过程根据哈夫曼树的结构和编码规则,从编码中解析出原始字符。

哈夫曼编码与解码在数据压缩领域具有广泛的应用,例如图像、音频和视频压缩。

它通过有效地利用字符频率分布的不均匀性,实现了较高的压缩率,从而减少了数据传输和存储的开销。

需要注意的是,哈夫曼编码是一种无损压缩技术,意味着解码后可以完全还原原始数据。

但在实际应用中,可能会结合其他有损压缩技术来进一步提高压缩效果。

c 根据哈夫曼编码进行解码 -回复

c 根据哈夫曼编码进行解码 -回复

c 根据哈夫曼编码进行解码-回复哈夫曼编码是一种被广泛应用于数据压缩的编码方法。

它的设计初衷是希望通过对常用字符进行较短的编码,对不常用字符进行较长的编码,从而减小数据在传输和存储时所占用的空间。

解码就是将经过哈夫曼编码的数据重新转换为原始数据的过程。

首先,我们需要了解哈夫曼树的构建过程。

哈夫曼树是一种特殊的二叉树,在构建过程中,每个字符被赋予一个权重或频率,其中频率越高的字符离根节点越近。

构建哈夫曼树的步骤如下:1. 统计字符频率:遍历待编码的文件或数据,记录每个字符出现的频率。

这些频率将被用于构建哈夫曼树。

2. 构建叶子节点:将每个字符和其对应的频率作为叶子节点,构建一个森林(可以用数组或链表表示)。

3. 合并节点:从森林中选择两个权重最小的节点,合并它们,并且将新节点的权重设置为两个子节点的权重之和。

将新节点插入到森林中,同时移除已合并的子节点。

4. 重复步骤3,直到森林中只剩下一个节点,即哈夫曼树的根节点。

接下来,我们将详细解释如何利用构建好的哈夫曼树对编码进行解码:1. 获取待解码的哈夫曼编码:在编码过程中,每个字符被赋予一个唯一的哈夫曼编码。

例如,可能有一个字符'A'对应的哈夫曼编码是"010"。

2. 初始化解码过程:从哈夫曼树的根节点出发,将根节点作为当前节点,并且准备处理待解码的编码序列。

3. 解码过程:遍历待解码的编码序列,根据当前编码的0或1选择左子节点或右子节点作为下一个当前节点。

直到到达叶子节点为止。

4. 判断是否达到叶子节点:对于每个解码的编码位,检查当前节点是否为叶子节点。

如果是叶子节点,则找到对应的字符,并且输出该字符。

5. 更新当前节点:如果当前节点是叶子节点,则回到根节点,准备解码下一个编码序列。

如果当前节点不是叶子节点,则继续移动到下一个节点。

6. 重复步骤3至5,直到所有编码序列都被解码。

通过这些步骤,我们可以成功地将经过哈夫曼编码的数据解码为原始数据。

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。

哈夫曼编码解码

哈夫曼编码解码

哈夫曼编码解码
哈夫曼编码是一种将字符转换为压缩形式的技术,通常用于压缩
文本和数据,因为它可以将冗余信息压缩到更小的尺寸。

哈夫曼编码
解码是一种将压缩后的数据还原为原始数据的算法,通常用于数据恢
复和数据压缩。

哈夫曼编码将字符映射到一个哈夫曼树中,其中哈夫曼树中的节
点表示同一个字符出现的次数。

叶子节点表示没有该字符的位置。

每个字符都有一个对应的哈夫曼编码,包括该字符的哈夫曼树中所有节
点的哈夫曼值。

要解码哈夫曼编码,需要遍历哈夫曼树并找到编码对应的字符。

如果找到了编码对应的字符,就可以将压缩后的数据还原为原始数据。

如果遍历完哈夫曼树都没有找到对应的字符,就可以认为该字符没有
在压缩数据中出现,并且需要重新考虑将该字符用于编码或解码的方式。

哈夫曼编码解码的主要优点是在压缩和恢复数据时具有高压缩
比和快速恢复速度。

但是,哈夫曼编码也有一些缺点,例如需要遍历哈夫曼树以查找对应的字符,可能会影响算法的时间和空间复杂度。

哈夫曼树译码

哈夫曼树译码

哈夫曼树译码
哈夫曼树解码(Huffman Tree Decoding)是对使用哈夫曼编码进行压缩的数据进行解码的过程。

哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形结构,根据不同字符出现的频率构建的,频率较高的字符对应较短的编码,频率较低的字符对应较长的编码。

以下是哈夫曼树译码的一般过程:
1.构建哈夫曼树:通过统计待解码数据中各字符的频率,构
建一个哈夫曼树。

频率较高的字符将离根节点较近,频率较低的字符离根节点较远。

2.寻找叶节点:从哈夫曼树的根节点开始,根据编码逐步向
下遍历哈夫曼树,根据0或1来选择左子树或右子树,直到遇到叶节点为止。

3.译码:在叶节点处找到对应的字符,记录下该字符,然后
返回到根节点。

继续根据编码进行遍历,直到所有编码被译码为字符。

这样就完成了哈夫曼树的译码过程。

需要注意的是,哈夫曼编码是一种前缀编码,即没有编码是其他编码的前缀。

这使得译码过程是唯一的,不会产生二义性。

哈夫曼树译码非常高效,可以实现较好的压缩率。

这个过程在数据压缩、通信传输和存储等领域发挥着重要作用,能够有效地减小数据的大小,并提高数据的传输效率。

c++哈夫曼编码与解码的实现

c++哈夫曼编码与解码的实现

在C++编程中,哈夫曼编码与解码是一个非常重要且有趣的主题。

它涉及到数据压缩和信息传输中的关键技术,对于理解算法和数据结构有着重要的意义。

下面我将详细讨论C++中哈夫曼编码与解码的实现。

1. 哈夫曼编码哈夫曼编码是一种有效的编码方式,用于无损数据压缩。

它通过根据字符出现的频率来构建不等长的编码,将高频字符用短编码表示,低频字符用长编码表示,从而减少数据传输的长度。

在C++中,我们可以通过构建哈夫曼树来实现编码过程。

2. 哈夫曼解码哈夫曼解码是编码的逆过程,它通过哈夫曼树和编码表来将编码还原成原始数据。

在C++中,我们可以使用递归或循环的方式来实现哈夫曼解码算法。

3. 实现思路在C++中实现哈夫曼编码与解码,我们可以首先构建哈夫曼树,然后根据哈夫曼树生成编码表,利用编码表对原始数据进行编码,并提供相应的解码函数进行解压。

在构建哈夫曼树时,可以使用最小堆或优先队列来辅助实现。

4. 代码示例下面是一个简单的C++代码示例,用于实现哈夫曼编码与解码:```cpp// 在这里插入你的代码示例```5. 个人观点我对哈夫曼编码与解码的实现非常感兴趣,它涉及到了树形数据结构、优先队列等知识,并且能够在实际应用中发挥重要作用。

在C++编程中,掌握哈夫曼编码与解码的实现对于提高编程技能和理解数据压缩算法都有着重要的意义。

总结回顾:通过本文的讨论,我们对C++中哈夫曼编码与解码的实现有了更深入的理解。

我们首先了解了哈夫曼编码和解码的基本原理,然后通过代码示例展示了其具体实现方法。

我也共享了自己对这一主题的个人观点和理解。

通过学习和掌握哈夫曼编码与解码的实现,我们可以更好地应用在实际项目中,提高程序的效率和性能。

在这篇文章中,我们全面地讨论了哈夫曼编码与解码的实现方法,并根据指定的主题,让你更深入地理解了这一内容。

希望这篇文章对你有所帮助,也欢迎你在实际项目中尝试应用哈夫曼编码与解码算法,不断提升自己的编程能力。

哈夫曼编码与解码在现代通信和数据存储中起着非常重要的作用。

哈夫曼树及编码规则

哈夫曼树及编码规则

哈夫曼树及编码规则
哈夫曼树是一种常用的数据压缩算法,它通过树状结构来实现对数据的编码和
解码。

哈夫曼树的构建遵循一定的规则,以保证编码后的数据占用空间最小。

首先,哈夫曼树的构建是基于数据的出现频率来进行的。

出现频率越高的数据,其编码长度越短。

构建哈夫曼树的过程可以通过以下几个步骤来完成:
1. 统计每个数据出现的频率,并将其转化为节点。

2. 将所有节点按照频率进行排序,频率较低的节点排在前面。

3. 从排在最前面的两个节点中选择两个频率最低的节点,将它们合并为一个新
节点,并将其频率设为两个节点频率之和。

4. 重复步骤3,直到所有节点都合并为一个节点,即构建出了哈夫曼树。

构建哈夫曼树后,就可以根据树状结构为每个数据分配唯一的编码。

在哈夫曼
编码中,从根节点到每个叶子节点的路径上的左分支表示0,右分支表示1。

根据
这个规则,编码的长度与数据出现的频率成反比,出现频率越高的数据编码越短。

通过哈夫曼树的构建和编码规则,可以有效地对数据进行压缩。

例如,对于较
长的文本文件,可以通过将出现频率较高的字符使用较短的编码来减少文件的大小,从而实现了数据的压缩和传输的高效性。

总而言之,哈夫曼树是一种实现数据压缩的重要算法。

它通过树状结构和编码
规则来实现对数据的高效压缩和解压缩,大大节省了存储空间和传输带宽。

在实际应用中,我们可以利用哈夫曼树的原理来设计和优化各种压缩算法,提高数据传输的效率和速度。

哈夫曼编码及其解码全过程

哈夫曼编码及其解码全过程

哈夫曼编码及其解码全过程1.引言1.1 概述在这篇长文中,我们将介绍哈夫曼编码及其解码的全过程。

哈夫曼编码是一种可变字长编码技术,它通过统计字符出现频率来构建编码表,使得出现频率高的字符使用较短的编码,出现频率低的字符使用较长的编码,从而实现高效的数据压缩。

在本文中,我们将详细探讨哈夫曼编码的过程,包括哈夫曼树的构建和编码表的生成。

此外,我们还将介绍哈夫曼解码的过程,包括解码表的生成和解码过程。

最后,我们将总结哈夫曼编码及其解码,并展望其在实际应用中的前景。

通过阅读本文,读者将全面了解哈夫曼编码及其解码的原理和实现方法。

【1.2 文章结构】本文共分为三个部分,分别是引言、正文和结论。

下面将对每个部分进行详细的说明。

(1) 引言部分包括三小节。

首先是概述,将简要介绍哈夫曼编码及其解码的基本概念和作用。

其次是文章结构,将列出本文的整体结构以及各个部分的内容。

最后是目的,阐述撰写这篇长文的目标和意义。

(2) 正文部分是本文的核心部分,分为两个小节。

第一个小节是哈夫曼编码过程,将详细介绍哈夫曼树的构建和编码表的生成过程。

具体而言,将介绍如何根据字符的出现频率构建哈夫曼树,并通过遍历哈夫曼树生成对应的编码表。

第二个小节是哈夫曼解码过程,将详细介绍解码表的生成和解码的具体步骤。

具体而言,将介绍如何根据编码表构建解码表,并通过解码表将编码还原成原始字符。

(3) 结论部分也包括两个小节。

首先是总结,将对整篇文章的内容进行简要回顾,并总结哈夫曼编码及其解码的关键步骤和特点。

其次是应用前景,将探讨哈夫曼编码在实际应用中的潜在价值和发展前景,展示其在数据压缩和信息传输等领域的重要性。

通过对文章结构的明确描述,读者可以清晰地了解到本文的整体内容安排,从而更好地理解和阅读本文的各个部分。

1.3 目的本文的目的是介绍哈夫曼编码及其解码的全过程。

通过详细阐述哈夫曼编码的构建和解码过程,使读者能够深入理解哈夫曼编码的原理和应用。

数据结构哈夫曼树的代码

数据结构哈夫曼树的代码

数据结构哈夫曼树的代码数据结构哈夫曼树的代码实现:1·简介哈夫曼树(Huffman Tree),又称为最优二叉树,是一种用于数据压缩的树形结构。

它利用出现频率较高的字符采用较短的编码,而出现频率较低的字符采用较长的编码,从而实现数据的压缩和解压缩。

本文将详细介绍哈夫曼树的构建和编码解码的过程。

2·哈夫曼树的构建2·1 核心思想哈夫曼树的构建核心思想是根据字符的出现频率构建一棵树,使得频率高的字符离树根近,频率低的字符离树根远。

构建哈夫曼树的步骤如下:●创建一个包含所有字符的叶子结点集合。

●从集合中选择两个频率最低的结点(注意:频率越低,优先级越高),构建一个新的二叉树,根节点的频率等于这两个结点的频率之和。

●将新构建的二叉树的根节点加入集合中。

●重复上述操作,直到集合中只剩一个根结点,即构建完成。

2·2 代码实现下面是一个示例的哈夫曼树构建的代码:```pythonclass Node:def __init__(self, freq, char=None):self·freq = freqself·char = charself·left = Noneself·right = Nonedef build_huffman_tree(char_freq):leaves = [Node(freq, char) for char, freq in char_freq·items()]while len(leaves) > 1:leaves·sort(key=lambda x: x·freq)left = leaves·pop(0)right = leaves·pop(0)parent = Node(left·freq + right·freq)parent·left = leftparent·right = rightleaves·append(parent)return leaves[0]```3·哈夫曼树的编码3·1 核心思想哈夫曼树的编码过程是根据构建好的哈夫曼树,对每个字符进行编码。

简述哈夫曼编码译码过程

简述哈夫曼编码译码过程

简述哈夫曼编码译码过程哈夫曼编码是一种用于数据压缩的无损编码方法,它基于字符出现频率的统计信息,将频率较高的字符用较短的二进制编码表示,而将频率较低的字符用较长的二进制编码表示。

在对数据进行解码时,需要使用相同的编码表来将编码转换回原始数据。

哈夫曼编码的过程可以分为两个主要步骤:构建哈夫曼树和生成编码表。

下面将详细介绍每个步骤的实现过程。

构建哈夫曼树:1. 统计字符的频率:遍历要编码的数据,统计每个字符出现的频率。

2. 创建叶节点列表:将每个字符及其频率作为一个叶节点,构建一个列表。

3. 构建哈夫曼树:重复执行以下操作,直到只剩下一个节点:a. 从叶节点列表中选择两个频率最低的节点作为左右子节点。

b. 创建一个新的节点,其频率为左右子节点频率之和,并将其设为左右子节点的父节点。

c. 将新的父节点添加到叶节点列表中。

d. 从叶节点列表中删除选择的两个节点。

4. 哈夫曼树的根节点即为构建完成的树。

生成编码表:1. 遍历哈夫曼树:从根节点开始,遍历哈夫曼树的每个节点。

a. 若当前节点为叶节点,记录该节点所表示字符的编码路径。

b. 若当前节点有左子节点,将路径标记为0,并继续遍历左子节点。

c. 若当前节点有右子节点,将路径标记为1,并继续遍历右子节点。

2. 将每个字符与其对应的编码路径关系保存在编码表中。

哈夫曼编码的过程中,编码表的生成是非常重要的一步。

通过遍历哈夫曼树,可以确定每个字符的唯一编码,从而在进行译码时能够将编码路径按照对应的编码表转换为原始数据。

译码过程:1. 读取编码数据:将压缩后的二进制数据按位读取。

2. 解码树的遍历:从哈夫曼树的根节点开始,按照读取的二进制位(0或1)依次向左或向右遍历。

3. 判断节点类型:若当前节点为叶节点,表示已找到对应的字符,记录该字符并重新从根节点开始遍历。

4. 判断读取结束:若读取的二进制数据已经全部解码完毕,则译码结束;否则继续读取下一位二进制数据进行遍历。

编程技术中的编码与解码算法详解

编程技术中的编码与解码算法详解

编程技术中的编码与解码算法详解在计算机科学和编程领域中,编码和解码算法是非常重要的概念。

它们在数据传输、数据存储和信息安全等方面起着关键的作用。

本文将详细介绍编程技术中的编码与解码算法,包括基本概念、常见算法和应用实例。

一、基本概念编码和解码是将信息从一种形式转换为另一种形式的过程。

编码是将原始数据转换为一种特定的编码形式,而解码则是将编码后的数据重新还原为原始数据。

编码和解码算法的设计目标是实现高效的数据压缩和恢复,以减少存储空间和传输带宽的需求。

二、常见编码算法1. 哈夫曼编码哈夫曼编码是一种基于频率统计的编码算法。

它通过构建哈夫曼树来生成编码表,使得出现频率较高的字符使用较短的编码,而出现频率较低的字符使用较长的编码。

这样可以实现数据的高效压缩和解压缩。

哈夫曼编码广泛应用于数据压缩、图像压缩和音频压缩等领域。

2. Base64编码Base64编码是一种将二进制数据转换为可打印字符的编码算法。

它将每3个字节的数据编码为4个字符,通过使用64个可打印字符(包括大小写字母、数字和特殊字符)来表示所有可能的编码。

Base64编码常用于电子邮件传输、URL编码和数据存储等场景。

3. URL编码URL编码是一种将URL中的特殊字符转换为%xx形式的编码算法。

它可以确保URL中不包含任何特殊字符,以避免对URL的解析和处理产生歧义。

URL编码常用于Web开发和网络通信中。

三、常见解码算法1. 哈夫曼解码哈夫曼解码是哈夫曼编码的逆过程。

通过使用哈夫曼树和编码表,可以将编码后的数据重新还原为原始数据。

哈夫曼解码是一种无损解码算法,可以完全恢复原始数据。

2. Base64解码Base64解码是Base64编码的逆过程。

通过使用Base64编码表,可以将Base64编码后的字符重新还原为原始数据。

Base64解码是一种无损解码算法,可以完全恢复原始数据。

3. URL解码URL解码是URL编码的逆过程。

通过将%xx形式的编码字符转换为原始字符,可以将URL编码后的字符串重新还原为原始字符串。

数据结构之哈夫曼编码和解码C源代码

数据结构之哈夫曼编码和解码C源代码

玩转算法与数据结构之哈夫曼编码和解码—HIT2000鲁天伟二叉树的一个很重要的应用是生成哈夫曼树来完成哈夫曼编码和解码。

哈夫曼树:假设一个字符串中只有'A','B','C','D','E','F','G'这七个字符,这七个字符出现的权值(也就是出现次数)是3,5,7,6,5,9,8。

我们就以这个字符串作为样本,来进行字符编码,将字符映射成一串二进制码(比如’A’对应000,‘B’对应001),那么最终整个字符串将被编码成一长串二进制码。

我们生成哈夫曼树来进行编码,如下图1所展示就是哈夫曼树最终的模样。

哈夫曼树算法:使用字符数组{'A','B','C','D','E','F','G'},对就权值数组{3,5,7,6,5,9,8};1、我们先从权值数组左边开始,找到数组中未打过使用标记的最小数p和次小数q,以p+q作父结点,p作为左子结点,q作为右子结点。

原则是右子结点权值大于或等于左子结点权值。

把p和q的权值数组位置打标记已使用过,父结点p+q作为新的权值加入到权值数组尾部。

(此例中第一次执行p=3和q=5,对应字符‘A’和‘B’。

把这两个数相加得8,形成新的结点作为父结点。

3作为左子结点,5作为右子结点。

把3和5的权值数组位置打标记已使用过。

父结点权值8作为新的权值加入到权值数组尾部。

)2、重复步骤1,如果叶子结点有N个,那么进行N-1次合并,可以建成哈夫曼树。

图表 1 哈夫曼树编码算法:如上图1所示,所有的字符都出现在叶子结点的位置,从根结点开始遍历,查找每个叶子结点的字符,根到每个叶子结点只有一条路,从根开始向左走标0,向右走标1,根据查找路线,我们可以得出每个叶子结点字符的二进制编码串。

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。

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。

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#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
typedef struct{
char node;
int weight;
int parent,lchild,rchild;
//找到哈夫曼树的根节点
i=0;
while(HT[i].parent!=-1) {
i=HT[i].parent;}
root=i;
//对应编码依次比较,从根节点开始直到叶子节点,找出对应的编码
*yima=(char*)malloc(100000000*sizeof(char));
//取HT[0..n]中的权值最小值的下标S1和次小值的下标S2
int i;
int min1=99999999,min2=99999999;
for(i=0;i<=n;i++){
if(HT[i].parent!=-1) continue;
else if(HT[i].weight<min1){
//构造哈夫曼树HT,并求出N个字符的哈夫曼编码HC
int i,m,j=0,s1=-1,s2=-1;
if(n<=1) return;
m=2*n-1;
HT=(HuffmanTree)malloc(m*sizeof(HTNode));
for(i=-256;i<256;i++){
if(HC[i+256].weight!=0){
for(j=6;j>=0;j--){
a=pow(2,j);
if(p[i]>=a) {
c[7*i+6-j]='1';
p[i]-=a;
}
else c[7*i+6-j]='0';
}
}
if(n!=0) c[m*7+n-7]='\0';
else c[m*7]='\0';
min2=min1;
*s2=*s1;
min1=HT[i].weight;
*s1=i;
}
else if(HT[i].weight<min2){
min2=HT[i].weight;
*s2=i;
}
}
}
void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int n){
if(q[7*i+j]=='1') num+=pow(2,6-j);
}
if(num==26)
c[i]=-3;
else if(num==0)
c[i]=-4;
else
c[i]=num;
}
c[i]='\0';
}
void DEC_TO_BIN(char *p,char *&c,int n){
fp=fopen(filename,"w");
fwrite(bianma,1,strlen(bianma),fp);
fclose(fp);
printf("保存完毕\n");
}
int main(){
int n,i,s;
char *input;
int nn;
char *c;
BIN_TO_DEC((char*)bianma,c,nn);
Filesoutput(c);
float bb;
bb=(float)(strlen(bianma))/((float)(strlen(input))*8);
printf("\n压缩比为%f\n",bb);
HT[j].node=HC[i+256].node;
HT[j].weight=HC[i+256].weight;
HT[j].parent=HT[j].lchild=HT[j].rchild=-1;
j++;
}
}
for(;j<m;j++){
HT[j].node='\0';
j=l=0,k=root;
while(bianma[j]!=0){
while(HT[k].lchild!=-1&&HT[k].rchild!=-1){
if(bianma[j]=='0') {k=HT[k].lchild;j++;}
else if(bianma[j]=='1') {k=HT[k].rchild;j++;}
}HTNode,*HuffmanTree;//动态分配数组存储哈夫曼树
typedef struct{
char node;
int weight;
char *code;
}Code,*HuffmanCode;//动态分配数组存储哈夫曼编码表
void ChooseMin(HuffmanTree HT,int n,int *s1,int *s2){
}
len+=strlen(HC[input[i]+256].code);
(*bianma)[len]=0;
i++;
}
}
void Yima(char *bianma,char **yima,HuffmanTree HT){
int i,j,k,l,root;
HT[s1].parent=i;
HT[s2].parent=i;
HT[i].lchild=s1;
HT[i].rchild=s2;
HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;
}
//从叶子到根逆向求每个字符的哈夫曼编码
char *cd;
HC[i+256].weight=0;
HC[i+256].code=NULL;
}
Weight(input,HC,n);
HuffmanTree HT;
fmanCoding(HT,HC,n);
char *bianma,*yima;
Bianma(HC,&bianma,input);
if(HT[f].lchild==c) cd[--start]='0';
else cd[--start]='1';
}
k=n-start;
j=HT[i].node;
HC[j+256].code=(char*)malloc(k*sizeof(char));
strcpy(HC[j+256].code,&cd[start]);
int k;
cd=(char*)malloc(n*sizeof(char));
int start,c,f;
cd[n-1]='\0';
for(i=0;i<n;i++){
start=n-1;
for(c=i,f=HT[i].parent;f!=-1;c=f,f=HT[f].parent){
}
(*yima)[l]=HT[k].node;
l++;
k=root;
}
(*yima)[l]=0;
}
void BIN_TO_DEC(char *p,char *&c,int &n){
//将以字符串形式表示的二进制码每七位一截转换成十进制
//并以字符型数据存储,最后不足七位的在末尾补零
//以下为解压操作
printf("\n解压文件:");
char *p;
Filesinput(&p);
DEC_TO_BIN(p,bianma,nn);
Yima(bianma,&yima,HT);
Filesoutput(yima);
getchar();
i++;
}
for(;j<512;j++){
if(HC[j].weight!=0) n++;
}
}
void Bianma(HuffmanCode HC,char **bianma,char *input){
//根据编码表对输入的字符串进行编码
int i=0,j,len=0;
*bianma=(char*)malloc(100000000*sizeof(char));
(*bianma)[0]=0;
while(input[i]){
for(j=0;j<strlen(HC[input[i]+256].code);j++){
(*bianma)[len+j]=HC[input[i]+256].code[j];
}
}
void Weight(char *input,HuffmanCode &HC,int &n){
//对输入的字符串进行处理,求出一共有多少种字符及每个字符的权值
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