哈夫曼编码实验报告
编码理论实验报告
一、实验目的1. 理解编码理论的基本概念和原理；2. 掌握哈夫曼编码和香农编码的方法；3. 熟悉编码效率的计算方法；4. 培养编程能力和实践操作能力。
二、实验原理1. 编码理论：编码理论是研究信息传输、存储和处理中信息压缩和编码的理论。
其目的是在保证信息传输质量的前提下，尽可能地减少传输或存储所需的数据量。
2. 哈夫曼编码：哈夫曼编码是一种根据字符出现频率进行编码的方法，字符出现频率高的用短码表示，频率低的用长码表示，从而达到压缩数据的目的。
3. 香农编码：香农编码是一种基于信息熵的编码方法，根据字符的概率分布进行编码，概率高的字符用短码表示，概率低的字符用长码表示。
4. 编码效率：编码效率是指编码后数据长度与原始数据长度的比值。
编码效率越高，表示压缩效果越好。
三、实验内容1. 使用MATLAB软件实现哈夫曼编码和香农编码；2. 对给定信源进行编码，并计算编码效率；3. 对比哈夫曼编码和香农编码的效率。
四、实验步骤1. 编写哈夫曼编码程序：首先，统计信源中各个字符的出现频率；然后，根据频率构造哈夫曼树；最后，根据哈夫曼树生成编码。
2. 编写香农编码程序：首先，计算信源熵；然后，根据熵值生成编码。
3. 编码实验：对给定的信源进行哈夫曼编码和香农编码，并计算编码效率。
4. 对比分析：对比哈夫曼编码和香农编码的效率，分析其优缺点。
五、实验结果与分析1. 哈夫曼编码实验结果：信源：'hello world'字符频率：'h' - 2, 'e' - 1, 'l' - 3, 'o' - 2, ' ' - 1, 'w' - 1, 'r' - 1, 'd' - 1哈夫曼编码结果：'h' - 0'e' - 10'l' - 110'o' - 1110' ' - 01'w' - 101'r' - 100'd' - 1001编码效率：1.52. 香农编码实验结果：信源：'hello world'字符频率：'h' - 2, 'e' - 1, 'l' - 3, 'o' - 2, ' ' - 1, 'w' - 1, 'r' - 1, 'd' - 1香农编码结果：'h' - 0'e' - 10'l' - 110'o' - 1110' ' - 01'w' - 101'r' - 100'd' - 1001编码效率：1.53. 对比分析：哈夫曼编码和香农编码的效率相同，均为1.5。
《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。
哈夫曼编码实验报告
哈夫曼编码实验报告
几个相关的基本概念：
1.路径：从树中一个结点到另一个结点之间的分支序列构成两个节点间的路径。
2.路径长度：路径上的分支的条数称为路径长度。
3.树的路径长度：从树根到每个结点的路径长度之和称为树的路径长度。
4.结点的权：给树中结点赋予一个数值，该数值称为结点的权。
5.带权路径长度：结点到树根间的路径长度与结点的权的乘积，称为该结点的带权路径长度。
6.树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和，通常记为WPL 。
7.最优二叉树：在叶子个数n以及各叶子的权值确定的条件下，树的带权路径长度WPL值最低的二叉树称为最优二叉树。
哈夫曼树的建立
由哈夫曼最早给出的建立最优二叉树的带有一般规律的算法，俗
称哈夫曼算法。
描述如下：
1)初始化：根据给定的n个权值(Ｗ1,Ｗ2,…，Ｗn)，构造n棵二叉树的森林集合F={Ｔ1,Ｔ2,…,Ｔn}，其中每棵二叉树Ｔi只有一个权值为Ｗi的根节点，左右子树均为空。
2)找最小树并构造新树：在森林集合F中选取两棵根的权值最小的树做为左右子树构造一棵新的二叉树，新的二叉树的根结点为新增加的结点，其权值为左右子树的权值之和。
3)删除与插入：在森林集合F中删除已选取的两棵根的权值最小的树，同时将新构造的二叉树加入到森林集合F中。
4)重复2)和3)步骤，直至森林集合F中只含一棵树为止，这颗树便是哈夫曼树，即最优二叉树。
由于2)和3)步骤每重复一次，删除掉
两棵树，增加一棵树，所以2)和3)步骤重复n-1次即可获得哈夫曼树。
信源编码的实验报告
一、实验目的1. 理解信源编码的基本原理和过程。
2. 掌握几种常见的信源编码方法，如哈夫曼编码、算术编码等。
3. 分析不同信源编码方法的编码效率。
4. 培养动手实践能力和分析问题、解决问题的能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 实验工具：PyCharm IDE三、实验内容1. 哈夫曼编码2. 算术编码四、实验步骤1. 实验一：哈夫曼编码（1）读取信源数据，统计每个字符出现的频率。
（2）根据字符频率构建哈夫曼树，生成哈夫曼编码表。
（3）根据哈夫曼编码表对信源数据进行编码。
（4）计算编码后的数据长度，并与原始数据长度进行比较，分析编码效率。
2. 实验二：算术编码（1）读取信源数据，统计每个字符出现的频率。
（2）根据字符频率构建概率分布表。
（3）根据概率分布表对信源数据进行算术编码。
（4）计算编码后的数据长度，并与原始数据长度进行比较，分析编码效率。
五、实验结果与分析1. 实验一：哈夫曼编码（1）信源数据：{a, b, c, d, e}，频率分别为{4, 2, 2, 1, 1}。
（2）哈夫曼编码表：a: 0b: 10c: 110d: 1110e: 1111（3）编码后的数据长度：4a + 2b + 2c + 1d + 1e = 4 + 2 + 2 + 1 + 1 = 10（4）编码效率：编码后的数据长度为10，原始数据长度为8，编码效率为10/8 = 1.25。
2. 实验二：算术编码（1）信源数据：{a, b, c, d, e}，频率分别为{4, 2, 2, 1, 1}。
（2）概率分布表：a: 0.4b: 0.2c: 0.2d: 0.1e: 0.1（3）编码后的数据长度：2a + 2b + 2c + 1d + 1e = 2 + 2 + 2 + 1 + 1 = 8（4）编码效率：编码后的数据长度为8，原始数据长度为8，编码效率为8/8 = 1。
六、实验总结1. 哈夫曼编码和算术编码是两种常见的信源编码方法，具有较好的编码效率。
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。
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。
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。
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哈夫曼编码实验报告:数据结构的某项实验①问题描述：给定n个字符的权值数组w，根据哈夫曼编码与译码规则，实现一个哈夫曼编/译码系统（利用实验指导书上的27个字符的数据进行实验）。
②利用顺序表存储Huffman树，编码结果的存储方式采用书上的结构。
③Huffman树的构造约定如下：根的权值较小的子树作为左子树，当权值相等时，则先生成的子树是左子树；按照结点的生成次序选择权值较小的两棵子树构造Huffman 树；从叶子结点到根结点逆向求出每个字符的Huffman编码，不采用递归方法；从根结点开始实现译码，要求被译码的字符数大于20个字符。
④采用文件方式存储n个权值和待翻译的二进制代码，其余数据均不采用文件存储。
序号字符权值双亲结点左孩子右孩子1□186 0 0 02 A 64 0 0 03 B 13 0 0 04 C 22 0 0 06 E 103 0 0 07 F 21 0 0 08 G 15 0 0 09 H 47 0 0 010 I 57 0 0 011 J 1 0 0 012 K 5 0 0 013 L 32 0 0 014 M 20 0 0 015 N 57 0 0 016 O 63 0 0 017 P 15 0 0 018 Q 1 0 0 019 R 48 0 0 020 S 51 0 0 021 T 80 0 0 022 U 23 0 0 023 V 8 0 0 024 W 18 0 0 025 X 1 0 0 026 Y 16 0 0 01.实验过程与结果完整代码：（实验环境codeblock）#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>//左0右1typedef struct{unsigned int weight;unsigned int parent,lchild,rchild;char c;int length;}HTNode,*HuffmanTree;typedef char**HuffmanCode;void save(int n,int w[],char code[],char ch[]) {FILE*fp;char filename[20];int i;printf("请输入要保存的文件名称：\n"); scanf("%s",filename);if((fp=fopen(filename,"wb"))==NULL)//打开输出文件{printf("cannot open file：\n");return;}for(i=0;i<=n;i++){if(fwrite(&w[i],sizeof(int),1,fp)!=1)//数组向磁盘文件写入各叶子节点权值printf("file write error!\n");}for(i=0;i<=n;i++){if(fwrite(&ch[i],sizeof(char),1,fp)!=1)//数组向磁盘文件写入各叶子字母代表printf("file write error!\n");}for(i=0;i<=strlen(code);i++){if(fwrite(&code[i],sizeof(char),1,fp)!=1)//数组向磁盘文件写入待破解电码代码printf("file write error!\n");}printf("保存文件成功!!!");fclose(fp);}void read(int n,int w[],char code[],char ch[]){FILE*fp;char filename[20];int i;printf("请输入读入的文件名:\n");scanf("%s",filename);if((fp=fopen(filename,"rb"))==NULL)//以只读方式打开二进制文件{printf("can not open file\n");fclose(fp);}for(i=0;i<=n;i++)fread(&w[i],sizeof(int),1,fp);//磁盘文件向数组读入for(i=0;i<=n;i++)fread(&ch[i],sizeof(char),1,fp);for(i=0;i<=strlen(code);i++)fread(&code[i],sizeof(char),1,fp);printf("读入数据成功！！！！");fclose(fp);}void createHuffmanTree(HuffmanTree\*HT,int w[],int n,char ch[]){int m=2*n-1;int s1,s2,i;\*HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode));for(i=1;i<=n;i++){(\*HT)[i].weight=w[i];(\*HT)[i].lchild=0;(\*HT)[i].parent=0;(\*HT)[i].rchild=0;(\*HT)[i].c=ch[i];(\*HT)[i].length=0;}for(i=n+1;i<=m;i++){(\*HT)[i].weight=0;(\*HT)[i].lchild=0;(\*HT)[i].parent=0;(\*HT)[i].rchild=0;(\*HT)[i].c='\0';(\*HT)[i].length=0;}printf("\n构建哈夫曼树:\n");for(i=n+1;i<=m;i++){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("\n");}void select(HuffmanTree\*HT,int n,int\*s1,int\*s2) {int i=0,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;}}//从叶子到根逆向求每个字符的哈夫曼编码void creatHuffmanCode(HuffmanTree HT,HuffmanCode HC,int n){int i,j,c;int start;int f;HC=(HuffmanCode\*)malloc((n+1)*sizeof(char\*));//分配n 个字符编码的头指针向量char\*cd=(char\*)malloc(n\*sizeof(char));//分配求编码的工作区间cd[n-1]='\0';//从右向左逐位存放编码，先存放编码结束符for(i=1;i<=n;i++)//逐个字符求哈夫曼编码{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));//为第i个字符编码分配空间HT[i].length=n-start-1;//求编码长度strcpy(HC[i],&cd[start]);}free(cd);//释放工作空间for(i=1;i<=n;i++){printf("权值为%3d对应字母为%c的叶子节点的哈夫曼编码是%s长度为%d\n",HT[i].weight,HT[i].c,HC[i],HT[i].length);} }//定义编码解码函数void Translatecode(HuffmanTree HT,HuffmanCode HC,int n,char code[]){int i,j,m,c,choice;int start;int f;char zcode[100];//存放输入的字母字符串m=2*n-1;HC=(HuffmanCode*)malloc((n+1)*sizeof(char*));//分配n 个字符编码的头指针向量char*cd=(char*)malloc(n*sizeof(char));//分配求编码的工作区间cd[n-1]='\0';//从右向左逐位存放编码，先存放编码结束符for(i=1;i<=n;i++)//逐个字符求哈夫曼编码{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));//为第i个字符编码分配空间strcpy(HC[i],&cd[start]);}while(1){printf("\n是否进行编译操作。
1-执行2-退出:\n"); scanf("%d",&choice);getchar();if(choice=\=1){printf("请输入需要编码的字母字符串:\n");gets(zcode);printf("编译好的二进制编码为：\n");for(i=0;zcode[i]!='\0';i++)for(j=1;j<=n;j++)if(HT[j].c=\=zcode[i])printf("%s",HC[j]);}else if(choice=\=2)break;}while(1){printf("\n是否进行解码操作。