中衡算法分析与【设计明细】-实验二-哈夫曼编码
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。
优秀HUFFMAN编码 实验报告

YU
实验二:Huffman编码的实现
实验学时:3
实验类型:(演示、验证、综合、√设计、研究)
实验要求:(√必修、选修)
一、实验目的
理解和掌握huffman编码的基本原理和方法,实现对信源符号的huffman编码。
二、实验内容
1. 理解和掌握huffman编码的基本原理和方法
2. 通过MATLAB编程实现对单信源符号的huffma编码
3. 计算信源的信息熵、平均码长以及编码效率
三、实验原理
1.Huffman编码按信源符号出现的概率而编码,其平均码长最短,所以是最优码。
2.无失真信源编码定理:
对于熵为H(X)的离散无记忆的平稳信源,必存在一种无失真编码,使每符号的平均码长满足不等式:H(S)H(S)?L??1 logrlogr
3.二元Huffman编码:若将编码设计为长度不等的二进制编码,即让待传字符串中出现概率大的字符采用尽可能短的码字,而把长的码字分配给概率小的信源符号。
构造方法如下:
(a)将信源概率分布按大小以递减次序排列;合并两概率最小者,得
到新信源;并分配0/1符号。
(b)新信源若包含两个以上符号返回(a),否则到(c)。
(c)从最后一级向前按顺序写出每信源符号所对应的码字。
四、实验数据源
1.[X?P]:??s1s2s3s4s5X:{0,1} ?0.40.20.20.10.1。
信息论课程实验报告—哈夫曼编码

*p2 = j;
}
}
void CreateHuffmanTree(HuffmanTree T)
{
int i,p1,p2;
InitHuffmanTree(T);
InputWeight(T);
for(i = n;i < m;i++)
4)依次继续下去,直至信源最后只剩下两个信源符号为止,将这最后两个信源符号分别用二元码符号“0”和“1”表示;
5)然后从最后—级缩减信源开始,进行回溯,就得到各信源符号所对应的码符号序列,即相应的码字。
四、实验目的:
(1)进一步熟悉Huffman编码过程;(2)掌握C语言递归程序的设计和调试技术。以巩固课堂所学编码理论的知识。
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include <float.h>
#include <math.h>
#define n 8
#define m 2*n-1
typedef struct
{
float weight;
int lchild,rchild,parent;
}
}
void InputWeight(HuffmanTree T)
{
float temp[n] = {0.20,0.18,0.17,0.15,0.15,0.05,0.05,0.05};
for(int i = 0;i < n;i++)
T[i].weight = temp[i];
}
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。
哈弗曼编码数据结构实验报告

数据结构实验报告----约瑟夫环一、需求分析:约瑟夫环是程序的一道经典例题,可以使用数据结构的单链表进行编写。
二、概要设计:大体上可以使用单链表通过节点的创建和删除来达到人数出列的效果,可以大大缩短程序量。
三、详细设计:1、首先定义一个单链表,然后分别做创建链表、以及对应的输入数据,删除节点对应的删除数据,以及输出功能。
最后用主函数实现上述功能。
下为程序源代码:#include<stdio.h>#include<malloc.h>typedef struct Lnode //创建一个单链表{int num;int key;struct Lnode *next;}Joseph;struct Lnode *head,*p,*p1;int creatlinklist(int n) //为节点分配内存,创建节点{int i=0;head = (struct Lnode*)malloc(sizeof(struct Lnode));if(!head){return 0;}p=head;for(i = 0;i<n-1;i++){p1=(struct Lnode*)malloc(sizeof(struct Lnode));if(!p1){return 0;}p->next=p1;p=p1;}p->next=head;p1=head;return 0;}int input(int n) //在分配的节点上输入数据{int i=0;int j=0;printf("please input the keys:\n");for(i =1;i<n+1;i++){scanf("%d",&j);p1->num=i;p1->key=j;p1=p1->next;}p1=p;return j;}int output(int m,int n) \\在约瑟夫环的规定上输出数据删除节点{int i=0;int a=0;for(i =0;i <n;i++){for(a=0;a<m-1;a++){p1=p1->next;}p=p1->next;m=p->key;printf("%d\n",p->num);p1->next=p->next;free(p);}return 0;}void main(){int m=0;int n=0;printf("请输入上限值和人数值:\n");scanf("%d%d",&m,&n);creatlinklist(n);input(n);printf("出对的人:\n");output(m,n);}四、调试分析:程序仅能使用一次,并且输入格式没有提示,容易犯错。
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。
霍夫曼编码的实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 理解霍夫曼编码的基本原理和实现方法。
2. 掌握霍夫曼编码在数据压缩中的应用。
3. 通过实验,加深对数据压缩技术的理解。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C++3. 开发环境:Visual Studio 20194. 数据源:文本文件三、实验原理霍夫曼编码是一种常用的数据压缩算法,适用于无损数据压缩。
它通过使用变长编码表对数据进行编码,频率高的数据项使用短编码,频率低的数据项使用长编码。
霍夫曼编码的核心是构建一棵霍夫曼树,该树是一种最优二叉树,用于表示编码规则。
霍夫曼编码的步骤如下:1. 统计数据源中每个字符的出现频率。
2. 根据字符频率构建一棵最优二叉树,频率高的字符位于树的上层,频率低的字符位于树下层。
3. 根据最优二叉树生成编码规则,频率高的字符分配较短的编码,频率低的字符分配较长的编码。
4. 使用编码规则对数据进行编码,生成压缩后的数据。
5. 在解码过程中,根据编码规则恢复原始数据。
四、实验步骤1. 读取文本文件,统计每个字符的出现频率。
2. 根据字符频率构建最优二叉树。
3. 根据最优二叉树生成编码规则。
4. 使用编码规则对数据进行编码,生成压缩后的数据。
5. 将压缩后的数据写入文件。
6. 读取压缩后的数据,根据编码规则进行解码,恢复原始数据。
7. 比较原始数据和恢复后的数据,验证压缩和解码的正确性。
五、实验结果与分析1. 实验数据实验中,我们使用了一个包含10000个字符的文本文件作为数据源。
在统计字符频率时,我们发现字符“e”的出现频率最高,为2621次,而字符“z”的出现频率最低,为4次。
2. 实验结果根据实验数据,我们构建了最优二叉树,并生成了编码规则。
使用编码规则对数据源进行编码,压缩后的数据长度为7800个字符。
将压缩后的数据写入文件,文件大小为78KB。
接下来,我们读取压缩后的数据,根据编码规则进行解码,恢复原始数据。
比较原始数据和恢复后的数据,发现两者完全一致,验证了压缩和解码的正确性。
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
(201 —201 学年第一学期)
课程名称:算法设计与分析开课实验室:年月日
一、上机目的及内容
1.上机内容
设需要编码的字符集为{d1, d2, …, dn},它们出现的频率为{w1, w2, …, wn},应用哈夫曼树构造最短的不等长编码方案。
2.上机目的
(1)了解前缀编码的概念,理解数据压缩的基本方法;
(2)掌握最优子结构性质的证明方法;
(3)掌握贪心法的设计思想并能熟练运用。
二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图)
(1)证明哈夫曼树满足最优子结构性质;
(2)设计贪心算法求解哈夫曼编码方案;
(3)设计测试数据,写出程序文档。
数据结构与算法:
typedef char *HuffmanCode; //动态分配数组,存储哈夫曼编码
typedef struct
{
unsigned int weight; //用来存放各个结点的权值
unsigned int parent,LChild,RChild; //指向双亲、孩子结点的指针
} HTNode, *HuffmanTree; //动态分配数组,存储哈夫曼树
程序流程图:
三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件)
1台PC及VISUAL C++6.0软件
四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)
程序代码:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
typedef struct
{
unsigned int weight;
unsigned int parent,LChild,RChild;
} HTNode, *HuffmanTree; //动态分配数组,存储哈夫曼树
typedef char *HuffmanCode; //动态分配数组,存储哈夫曼编码
void Select(HuffmanTree *ht,int n,int *s1,int *s2)
{
int i,min;
for(i=1; i<=n; i++)
{
if((*ht)[i].parent==0)
{
min=i;
break;
}
}
for(i=1; i<=n; i++)
{
if((*ht)[i].parent==0)
{
if((*ht)[i].weight<(*ht)[min].weight)
min=i;
}
}
*s1=min;
for(i=1; i<=n; i++)
{
if((*ht)[i].parent==0 && i!=(*s1))
{
min=i;
break;
}
}
for(i=1; i<=n; i++)
{
if((*ht)[i].parent==0 && i!=(*s1))
{
if((*ht)[i].weight<(*ht)[min].weight)
min=i;
}
}
*s2=min;
}
//构造哈夫曼树ht,w存放已知的n个权值
void CrtHuffmanTree(HuffmanTree *ht,int *w,int n)
{
int m,i,s1,s2;
m=2*n-1; //总的结点数
*ht=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode));
for(i=1; i<=n; i++) //1--n号存放叶子结点,初始化
{
(*ht)[i].weight=w[i];
(*ht)[i].LChild=0;
(*ht)[i].parent=0;
(*ht)[i].RChild=0;
}
for(i=n+1; i<=m; i++) //非叶子结点的初始化
{
(*ht)[i].weight=0;
(*ht)[i].LChild=0;
(*ht)[i].parent=0;
(*ht)[i].RChild=0;
}
printf("\n所构造的哈夫曼树为: \n");
for(i=n+1; i<=m; i++) //创建非叶子结点,建哈夫曼树
{
Select(ht,i-1,&s1,&s2);
(*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;
printf("%d (%d, %d)\n",(*ht)[i].weight,(*ht)[s1].weight,(*ht)[s2].weight); }
printf("\n");
}
//从叶子结点到根,逆向求每个叶子结点对应的哈夫曼编码
void CrtHuffmanCode(HuffmanTree *ht, HuffmanCode *hc, int n)
{
char *cd; //定义的存放编码的空间
int a[100];
int i,start,p,w=0;
unsigned int c;
hc=(HuffmanCode *)malloc((n+1)*sizeof(char *));
cd=(char *)malloc(n*sizeof(char));
cd[n-1]='\0';
for(i=1; i<=n; i++) //求n个结点对应的哈夫曼编码
{
a[i]=0;
start=n-1; //起始指针位置在最右边
for(c=i,p=(*ht)[i].parent; p!=0; c=p,p=(*ht)[p].parent) //从叶子到根结点求编码{
if( (*ht)[p].LChild==c)
{
cd[--start]='1';
a[i]++;
}
else
{
cd[--start]='0';
a[i]++;
}
}
hc[i]=(char *)malloc((n-start)*sizeof(char)); //为第i个编码分配空间
strcpy(hc[i],&cd[start]);
}
free(cd);
for(i=1; i<=n; i++)
printf("权值为%d的哈夫曼编码为:%s\n",(*ht)[i].weight,hc[i]);
for(i=1; i<=n; i++)
w+=(*ht)[i].weight*a[i];
printf("\n带权路径长度WPL为:%d\n\n",w);
}
void main()
{
HuffmanTree HT;
HuffmanCode HC;
int *w,i,n,wei;
printf("\t\t\t\t哈夫曼编码\n" );
printf("请输入结点个数:" );
scanf("%d",&n);
w=(int *)malloc((n+1)*sizeof(int));
printf("\n请分别输入这%d个结点的权值:\n",n);
for(i=1; i<=n; i++)
{
printf("结点%d: ",i);
fflush(stdin);
scanf("%d",&wei);
w[i]=wei;
}
CrtHuffmanTree(&HT,w,n);
CrtHuffmanCode(&HT,&HC,n);
}
五、实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)
六、实验结果、分析和结论(误差分析与数据处理、成果总结等。
其中,绘制曲线图时必须用计算纸或程序运行结果、改进、收获)
这次实验的内容是哈夫曼编码,哈夫曼树也就是最优二叉树,构造哈夫曼树的过程就是先在所有结点中找到权值最小的两个结点合并,依次这样找到较小的结点合并,最终生成哈夫曼树。
树中所有叶子结点的带权路径长度之和最小,带权路径长度就是该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积,且权值越大的叶子离跟越近。