实验七--哈夫曼编码实验

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《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、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、实验步骤编写代码如下:#include#include#include#define MAXLEN 100typedef struct{int weight;int lchild;int rchild;int parent;char key;}htnode;typedef htnode hfmt[MAXLEN];int n;void inithfmt(hfmt t){int i;printf("\n");printf("--------------------------------------------------------\n"); printf("**********************输入区**********************\n");printf("\n请输入n=");scanf("%d",&n);getchar();for(i=0;i<2*n-1;i++){t[i].weight=0;t[i].lchild=-1;t[i].rchild=-1;t[i].parent=-1;}printf("\n");}void inputweight(hfmt t){int w;int i;char k;for(i=0;i<n;i++)< bdsfid="112" p=""></n;i++)<>{printf("请输入第%d个字符:",i+1);scanf("%c",&k);getchar();t[i].key=k;printf("请输入第%d个字符的权值:",i+1);scanf("%d",&w);getchar();t[i].weight=w;printf("\n");}}void selectmin(hfmt t,int i,int *p1,int *p2){long min1=999999;long min2=999999;int j;for(j=0;j<=i;j++)if(t[j].parent==-1)if(min1>t[j].weight){min1=t[j].weight;*p1=j;}for(j=0;j<=i;j++)if(t[j].parent==-1)if(min2>t[j].weight && j!=(*p1))//注意 j!=(*p1)) { min2=t[j].weight;*p2=j;}}void creathfmt(hfmt t){int i,p1,p2;inithfmt(t);inputweight(t);for(i=n;i<2*n-1;i++){selectmin(t,i-1,&p1,&p2);t[p1].parent=i;t[p2].parent=i;t[i].lchild=p1;t[i].rchild=p2;t[i].weight=t[p1].weight+t[p2].weight;}}void printhfmt(hfmt t){int i;printf("------------------------------------------------------------------\n");printf("**************哈夫曼编数结构:*********************\n"); printf("\t\t权重\t父母\t左孩子\t右孩子\t字符\t");for(i=0;i<2*n-1;i++){printf("\n");printf("\t\t%d\t%d\t%d\t%d\t%c",t[i].weight,t[i].parent,t[i].lc hild,t [i].rchild,t[i].key);}printf("\n------------------------------------------------------------------\n");printf("\n\n");}void hfmtpath(hfmt t,int i,int j){int a,b;a=i;b=j=t[i].parent;if(t[j].parent!=-1){i=j;hfmtpath(t,i,j);}if(t[b].lchild==a)printf("0");elseprintf("1");}void phfmnode(hfmt t){int i,j,a;printf("\n---------------------------------------------\n"); printf("******************哈夫曼编码**********************"); for(i=0;i<n;i++)< bdsfid="190" p=""></n;i++)<>{j=0;printf("\n");printf("\t\t%c\t",t[i].key,t[i].weight);hfmtpath(t,i,j);}printf("\n-------------------------------------------\n"); }void encoding(hfmt t){char r[1000];int i,j;printf("\n\n请输入需要编码的字符:");gets(r);printf("编码结果为:");for(j=0;r[j]!='\0';j++)for(i=0;i<n;i++)< bdsfid="207" p=""></n;i++)<>if(r[j]==t[i].key)hfmtpath(t,i,j);printf("\n");}void decoding(hfmt t){char r[100];int i,j,len;j=2*n-2;printf("\n\n请输入需要译码的字符串:");gets(r);len=strlen(r);printf("译码的结果是:");for(i=0;i<len;i++)< bdsfid="222" p=""></len;i++)<> {if(r[i]=='0'){j=t[j].lchild;if(t[j].lchild==-1){printf("%c",t[j].key);j=2*n-2;}}else if(r[i]=='1'){j=t[j].rchild;if(t[j].rchild==-1){printf("%c",t[j].key);j=2*n-2;}}printf("\n\n");}int main(){int i,j;hfmt ht;char flag;printf("\n----------------------------------------------\n");printf("*******************编码&&译码&&退出***************");printf("\n【1】编码\t【2】\t译码\t【0】退出");printf("\n您的选择:");flag=getchar();getchar();while(flag!='0'){if(flag=='1')encoding(ht);else if(flag=='2')decoding(ht);elseprintf("您的输入有误,请重新输入。

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。

哈夫曼编码实验报告

哈夫曼编码实验报告

一、实验目的1.掌握MATLAB软件的使用,以及其设计流程;2.掌握哈夫曼编码的实现方法;3.用MATLAB语言设计哈夫曼编码的实现方法。

4.提高独立进行算法编程的能力。

二、实验仪器或设备装MATLAB软件的微机一台三、总体设计1、二进制Huffman编码的基本原理及算法1).将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列为12...np p p≥≥≥2).取两个概率最小的字母分别配以0和1两个码元,并将这两个概率相加作为一个新字母的概率,与未分配的二进制符号的字母重新排队。

3).对重排后的两个概率最小符号重复步骤2的过程。

4).不断继续上述过程,直到最后两个符号配以0和1为止。

5).从最后一级开始,向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列,即相应的码子。

2、程序设计的原理1)程序的输入:以一维数组的形式输入要进行huffman编码的信源符号的概率,在运行该程序前,显示文字提示信息,提示所要输入的概率矢量;然后对输入的概率矢量进行合法性判断,原则为:如果概率矢量中存在小于0的项,则输入不合法,提示重新输入;如果概率矢量的求和大于1,则输入也不合法,提示重新输入。

2)huffman编码具体实现原理:1>在输入的概率矩阵p正确的前提条件下,对p进行排序,并用矩阵L记录p排序之前各元素的顺序,然后将排序后的概率数组p的前两项,即概率最小的两个数加和,得到新的一组概率序列,重复以上过程,最后得到一个记录概率加和过程的矩阵p以及每次排序之前概率顺序的矩阵a。

2>新生成一个n-1行n列,并且每个元素含有n个字符的空白矩阵,然后进行huffman编码:将c矩阵的第n-1行的第一和第二个元素分别令为0和1(表示在编码时,根节点之下的概率较小的元素后补0,概率较大的元素后补1,后面的编码都遵守这个原则)然后对n-i-1的第一、二个元素进行编码,首先在矩阵a中第n-i行找到值为1所在的位置,然后在c矩阵中第n-i行中找到对应位置的编码(该编码即为第n-i-1行第一、二个元素的根节点),则矩阵c的第n-i行的第一、二个元素的n-1的字符为以上求得的编码值,根据之前的规则,第一个元素最后补0,第二个元素最后补1,则完成该行的第一二个元素的编码,最后将该行的其他元素按照“矩阵c中第n-i行第j+1列的值等于对应于a矩阵中第n-i+1行中值为j+1的前面一个元素的位置在c矩阵中的编码值”的原则进行赋值,重复以上过程即可完成huffman编码。

实验七--哈夫曼编码实验

实验七--哈夫曼编码实验

实验七哈夫曼编码哈夫曼编码1. 问题描述设某编码系统共有n个字符,使用频率分别为{w1, w2,…, w n},设计一个不等长的编码方案,使得该编码系统的空间效率最好。

2. 基本要求⑴设计数据结构;⑵设计编码算法;⑶分析时间复杂度和空间复杂度。

3. 编码#include<iostream>#include<string.h>using namespace std;const int Size=10,Size1=50;struct element{int weight;int lchild,rchild,parent;};char s[Size];int w[Size],w1[Size];int getW(char T1[]) //统计字母频率,获得权值{char T[Size1];strcpy(T,T1);char c;int count,k=0;for(int i=0;T[i]!='\0';i++){count=0;if(T[i]>='a'&&T[1]<='z'){c=T[i];s[k]=c;s[k+1]='\0';}if(c!='\0'){for(int j=0;T[j]!='\0';j++){if(T[j]==c){count++;T[j]='$';}}}if(c!='\0'){w1[k]=count;w[k++]=count;}c='\0';}return k;}void Select(element h[],int &i3,int &i4)//获得哈夫曼数组中权值最小的两个下标{int c;i3=-1;i4=-1;for(int i=0;i3==-1;i++)if(h[i].parent==-1)i3=i;for(i;i4==-1;i++)if(h[i].parent==-1)i4=i;if(h[i3].weight>h[i4].weight){c=i3;i3=i4;i4=c;}for(i;h[i].weight>0;i++){if(h[i].parent==-1)if(h[i].weight<h[i3].weight)i4=i3,i3=i;else if(h[i].weight<h[i4].weight)i4=i;}}void HuffmanTree(element *huffTree,int n)//哈夫曼树{int i1,i2;for(int i=0;i<2*n-1;i++){huffTree[i].parent=-1;huffTree[i].lchild=-1;huffTree[i].rchild=-1;}for(i=0;i<n;i++)huffTree[i].weight=w[i];for(int k=n;k<2*n-1;k++){Select(huffTree,i1,i2);huffTree[i1].parent=k;huffTree[i2].parent=k;huffTree[k].weight=huffTree[i1].weight+huffTree[i2].weight; huffTree[k].lchild=i1;huffTree[k].rchild=i2;}}struct codetype{char bits[Size];char ch;};codetype code[Size];void bm(element h[],int m)//记录路径编码{char b[Size];b[0]='\0';int s1[Size],cd;int top=-1,i=0,k;while(m!=-1||top!=-1){while(m!=-1){if(h[m].lchild==-1 && h[m].rchild==-1)//记录路径编码'0','1'的算法,用到parent回溯。

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。

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一、实验背景1:引言在日常生活中,信息传输已经成为了一个非常重要的环节。

通过对信息进行编码,可以有效地减少信息传输的开销和存储空间。

哈夫曼编码是一种常见的无损数据压缩方法,广泛应用于图像、音频和视频等领域。

本实验旨在通过实现哈夫曼编码算法,深入理解其工作原理,并对其性能进行评估。

2:实验目的本实验旨在:a:了解哈夫曼编码算法的基本原理;b:实现哈夫曼编码算法,并将其应用于对文本进行压缩;c:评估哈夫曼编码算法在不同文本数据上的性能。

二、实验内容1:哈夫曼编码原理介绍2:哈夫曼编码的实现思路a:构建哈夫曼树b:哈夫曼编码表c:对文本进行编码和解码3:实验环境介绍a:硬件环境b:软件环境4:实验步骤详解a:构建哈夫曼树的实现方法b:哈夫曼编码表的实现方法c:文本编码和解码的实现方法5:实验数据与结果分析a:不同文本数据的压缩结果对比 b:压缩性能的评估指标6:实验心得与建议a:实验过程中遇到的问题b:改进与优化方向三、实验结果与分析1:实验数据a:不同文本数据的大小与内容b:压缩率等性能指标数据2:实验结果分析a:不同文本数据对压缩效果的影响b:压缩率与文本数据的关系c:哈夫曼编码的运行时间分析四、结论根据实验结果和分析,可以得出以下结论:1:哈夫曼编码算法能够有效地减少文本数据的存储空间。

2:不同文本数据的压缩率存在差异,与文本的特性有关。

3:哈夫曼编码算法的运行时间与文本数据的长度成正比关系。

附件:1:实验源代码2:实验数据和结果法律名词及注释:1:无损数据压缩:指通过编码和解码过程,在不导致数据信息损失的情况下减少数据量。

2:哈夫曼编码:一种变长编码方式,通过更少的编码长度来表示频率较高的字符,从而达到减少编码长度的目的。

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。

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。

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-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。

哈夫曼编码实验报告心得

哈夫曼编码实验报告心得

哈夫曼编码实验报告心得简介哈夫曼编码是一种用于数据压缩的算法,在信息论和编码理论中扮演着重要的角色。

它基于将出现频率较高的字符用较短的二进制编码表示,而将较少出现的字符用较长的二进制编码表示,从而达到压缩数据的目的。

在这次实验中,我对哈夫曼编码进行了深入的学习和实践,并对其进行了评估和测试。

通过实验,我对哈夫曼编码有了更深入的了解,并收获了一些宝贵的心得体会。

实验过程步骤一:构建哈夫曼树首先,我需要根据给定的数据集构建哈夫曼树。

在构建哈夫曼树的过程中,我采用了优先队列来保存节点,每次选择权重最小的节点进行合并,直到最终合并成一棵完整的哈夫曼树。

步骤二:生成编码表构建好哈夫曼树之后,我需要根据这棵树生成每个字符对应的二进制编码。

这一步需要按照哈夫曼树的路径从根节点到叶子节点进行遍历,每经过一条左子树的路径,就加上一个0,每经过一条右子树的路径,就加上一个1,直到达到叶子节点为止。

步骤三:进行编码压缩生成编码表之后,我根据编码表对原始数据进行了编码压缩。

将每个字符通过其对应的二进制编码进行替换,得到了压缩后的数据。

步骤四:进行解码还原最后,我对压缩后的数据进行解码还原。

通过对编码表的反向查找,将二进制编码转换为原始字符,得到了还原后的数据。

心得体会通过这次实验,我对哈夫曼编码有了更深入的了解。

一开始我遇到了一些困难,例如如何构建哈夫曼树和生成编码表,但通过查阅相关资料和和老师的指导,我逐渐掌握了相关的知识和技巧。

实验中,我发现哈夫曼编码在压缩数据方面有着很好的效果。

根据实验结果,使用哈夫曼编码可以将原始数据压缩到原来的约50%左右,这对于节省存储空间和加快数据传输速度都有着重要的意义。

另外,在实验过程中,我也意识到了哈夫曼编码的一些局限性。

由于是根据字符出现的频率进行编码,在处理一些重复的字符时,哈夫曼编码的压缩效果并不理想。

此外,哈夫曼编码的编解码速度受到哈夫曼树的构建和编码表的生成等步骤的影响,对于大规模数据的处理并不高效。

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。

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。

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。

关于编码的实验报告

关于编码的实验报告

一、实验目的1. 理解编码的基本原理及其在数据传输、存储等方面的作用。

2. 掌握哈夫曼编码和LZ编码的原理及实现方法。

3. 通过实验,验证编码算法在数据压缩、解压缩方面的效果。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C++3. 开发工具:Visual Studio 2019三、实验内容1. 哈夫曼编码实验(1)统计待编码文本中字符出现的频率。

(2)构建哈夫曼树,并根据哈夫曼树生成字符编码。

(3)对文本进行编码,生成编码后的文本。

(4)对编码后的文本进行解码,验证解码效果。

2. LZ编码实验(1)实现LZ编码算法,对文本进行压缩。

(2)实现LZ解码算法,对压缩后的文本进行解压缩。

(3)比较压缩前后的文本大小,计算压缩率。

四、实验步骤1. 哈夫曼编码实验步骤(1)编写函数,用于统计文本中字符出现的频率。

(2)编写函数,用于构建哈夫曼树。

(3)编写函数,用于根据哈夫曼树生成字符编码。

(4)编写函数,用于对文本进行编码。

(5)编写函数,用于对编码后的文本进行解码。

(6)编写主函数,实现上述功能,并输出实验结果。

2. LZ编码实验步骤(1)编写函数,用于实现LZ编码算法,对文本进行压缩。

(2)编写函数,用于实现LZ解码算法,对压缩后的文本进行解压缩。

(3)编写主函数,实现上述功能,并输出实验结果。

五、实验结果与分析1. 哈夫曼编码实验结果与分析(1)统计文本中字符出现的频率。

(2)构建哈夫曼树,生成字符编码。

(3)对文本进行编码,生成编码后的文本。

(4)对编码后的文本进行解码,验证解码效果。

实验结果显示,哈夫曼编码能够有效地压缩文本数据,压缩后的文本大小明显减小,解码效果良好。

2. LZ编码实验结果与分析(1)实现LZ编码算法,对文本进行压缩。

(2)实现LZ解码算法,对压缩后的文本进行解压缩。

(3)比较压缩前后的文本大小,计算压缩率。

实验结果显示,LZ编码能够有效地压缩文本数据,压缩后的文本大小明显减小,压缩率较高。

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。

关于编码实验的实验报告

关于编码实验的实验报告

一、实验目的1. 理解编码的基本原理和方法;2. 掌握哈夫曼编码和LZ编码的基本思想;3. 学习利用编程实现编码算法;4. 分析编码效率,提高数据压缩能力。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.83. 开发工具:PyCharm三、实验内容1. 哈夫曼编码(1)实验目的:掌握哈夫曼编码的基本原理,实现哈夫曼编码和译码。

(2)实验步骤:a. 统计待编码文件中字符出现的频率;b. 根据频率构造哈夫曼树;c. 为哈夫曼树中的每个节点分配码字;d. 编码待编码文件;e. 译码编码后的文件。

(3)实验结果:a. 哈夫曼树如图所示;b. 编码后的文件大小为:原文件大小的X%;c. 译码后的文件与原文件内容完全一致。

2. LZ编码(1)实验目的:熟悉LZ编码的基本思想,实现LZ编码和译码。

(2)实验步骤:a. 编写LZ编码程序,读取待编码文件;b. 实现LZ编码算法,生成编码后的文件;c. 编写LZ译码程序,读取编码后的文件;d. 译码编码后的文件,验证译码结果。

(3)实验结果:a. 编码后的文件大小为:原文件大小的Y%;b. 译码后的文件与原文件内容完全一致。

四、实验分析1. 哈夫曼编码与LZ编码的比较a. 哈夫曼编码适用于字符频率较高的文本文件,编码效率较高;b. LZ编码适用于字符重复率较高的文本文件,编码效率较高;c. 在实际应用中,可以根据文件特点选择合适的编码方法。

2. 编码效率分析a. 哈夫曼编码的编码效率取决于字符频率分布,频率分布越均匀,编码效率越高;b. LZ编码的编码效率取决于文本的重复率,重复率越高,编码效率越高。

五、实验总结1. 通过本次实验,掌握了哈夫曼编码和LZ编码的基本原理和实现方法;2. 学会了利用编程实现编码算法,提高了数据压缩能力;3. 了解了不同编码方法的特点,为实际应用提供了参考。

六、实验拓展1. 研究其他编码算法,如算术编码、行程编码等;2. 尝试将编码算法应用于图像、音频等不同类型的数据;3. 研究编码算法的优化,提高编码效率。

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实验七哈夫曼编码
哈夫曼编码
1. 问题描述
设某编码系统共有n个字符,使用频率分别为{w1, w2,…, w n},设计一个不等长的编码方案,使得该编码系统的空间效率最好。

2. 基本要求
⑴设计数据结构;
⑵设计编码算法;
⑶分析时间复杂度和空间复杂度。

3. 编码
#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
const int Size=10,Size1=50;
struct element
{
int weight;
int lchild,rchild,parent;
};
char s[Size];int w[Size],w1[Size];
int getW(char T1[]) //统计字母频率,获得权值
{
char T[Size1];
strcpy(T,T1);
char c;int count,k=0;
for(int i=0;T[i]!='\0';i++)
{
count=0;
if(T[i]>='a'&&T[1]<='z')
{
c=T[i];
s[k]=c;s[k+1]='\0';
}
if(c!='\0')
{
for(int j=0;T[j]!='\0';j++)
{
if(T[j]==c)
{
count++;
T[j]='$';
}
}
}
if(c!='\0')
{
w1[k]=count;
w[k++]=count;
}
c='\0';
}
return k;
}
void Select(element h[],int &i3,int &i4)//获得哈夫曼数组中权值最小的两个下标{
int c;
i3=-1;i4=-1;
for(int i=0;i3==-1;i++)
if(h[i].parent==-1)
i3=i;
for(i;i4==-1;i++)
if(h[i].parent==-1)
i4=i;
if(h[i3].weight>h[i4].weight)
{
c=i3;
i3=i4;
i4=c;
}
for(i;h[i].weight>0;i++)
{
if(h[i].parent==-1)
if(h[i].weight<h[i3].weight)
i4=i3,i3=i;
else if(h[i].weight<h[i4].weight)
i4=i;
}
}
void HuffmanTree(element *huffTree,int n)//哈夫曼树
{
int i1,i2;
for(int i=0;i<2*n-1;i++)
{
huffTree[i].parent=-1;
huffTree[i].lchild=-1;
huffTree[i].rchild=-1;
}
for(i=0;i<n;i++)
huffTree[i].weight=w[i];
for(int k=n;k<2*n-1;k++)
{
Select(huffTree,i1,i2);
huffTree[i1].parent=k;
huffTree[i2].parent=k;
huffTree[k].weight=huffTree[i1].weight+huffTree[i2].weight; huffTree[k].lchild=i1;
huffTree[k].rchild=i2;
}
}
struct codetype
{
char bits[Size];
char ch;
};
codetype code[Size];
void bm(element h[],int m)//记录路径编码
{
char b[Size];b[0]='\0';
int s1[Size],cd;
int top=-1,i=0,k;
while(m!=-1||top!=-1)
{
while(m!=-1)
{
if(h[m].lchild==-1 && h[m].rchild==-1)//记录路径编码'0','1'的算法,用到parent回溯。

{
cd=0;
for(int j=h[m].parent;j!=-1;j=h[j].parent)
cd++;
b[cd]='\0';
k=m;
for(j=h[k].parent;j!=-1;j=h[j].parent)
{
if(h[j].lchild==k) b[--cd]='0';
else b[--cd]='1';
k=j;
}
for(j=0;s[j]>='a'&&s[j]<='z';j++)
{
if(h[m].weight==w[j])
{
strcpy(code[i].bits,b);
code[i++].ch=s[j];
w[j]=-1;break;
}
}
}
s1[++top]=m;
m=h[m].lchild;
}
if(top!=-1)
{
m=s1[top--];
m=h[m].rchild;
}
}
}
void jm(element huffT[],int n,char t1[])
{
char b1[Size];b1[0]='\0';
int k=2*n-2,g=0;
for(int i=0;t1[i]!='\0';i++)
{
if(t1[i]=='0')
{
k=huffT[k].lchild;
b1[g++]='0';
b1[g]='\0';
}
else
{
k=huffT[k].rchild;
b1[g++]='1';
b1[g]='\0';
}
if(huffT[k].lchild==-1 && huffT[k].rchild==-1)
{
for(int j=0;j<n;j++)
{
if(strcmp(b1,code[j].bits)==0)
{
cout<<code[j].ch;
break;
}
}
k=2*n-2;g=0;
}
}
cout<<endl;
}
void main()
{
char T[Size1],t[Size1];int n;
cout<<"输入字符串:";
gets(T);
n=getW(T);
element huffTree[Size1];
HuffmanTree(huffTree,n);
cout<<"编码:"<<endl;
bm(huffTree,2*n-2);
for(int i=0;i<n;i++) cout<<code[i].ch<<":"<<code[i].bits<<endl;
for(i=0;T[i]!='\0';i++)
for(int j=0;j<n;j++)
if(T[i]==code[j].ch)
cout<<code[j].bits;
cout<<endl;
cout<<"输入编码:";
gets(t);
cout<<"解码:"<<endl;
jm(huffTree,n,t);
}
4.实验结果
5.实验小结
本次实验主要是通过实验过程掌握哈夫曼编码的逻辑结构,掌握哈夫曼编码和解码的
基本算法,bm函数中通过对树的遍历寻找叶子结点,进行编码。

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