哈夫曼树编码译码实验报告
数据结构哈夫曼树编码及译码的实现实验报告

实验:哈夫曼树编码及译码的实现一.实验题目给定字符集的HUFFMANN编码与解码,这里的字符集及其字符频数自己定义,要求输出个字符集的哈夫曼编码及给定的字符串的哈夫曼码及译码结果。
二.实验原理首先规定构建哈夫曼树,然后进行哈夫曼树的编码,接着设计函数进行字符串的编码过程,最后进行哈夫曼编码的译码。
首先定义一个结构体,这个结构体定义时尽可能的大,用来存放左右的变量,再定义一个地址空间,用于存放数组,数组中每个元素为之前定义的结构体。
输入n个字符及其权值。
构建哈夫曼树:在上述存储结构上实现的哈夫曼算法可大致描述为:1.首先将地址空间初始化,将ht[0…n-1]中所有的结点里的指针都设置为空,并且将权值设置为0.2.输入:读入n个叶子的权值存于向量的前n个分量中。
它们是初始森林中n个孤立的根结点上的权值。
3.合并:对森林中的树共进行n-1次合并,所产生的新结点依次放入向量ht的第i个分量中。
每次合并分两步:①在当前森林ht[0…i-1]的所有结点中,选取权最小和次小的两个根结点[s1]和 [s2]作为合并对象,这里0≤s1,s2≤i-1。
②将根为ht[s1]和ht[s2]的两棵树作为左右子树合并为一棵新的树,新树的根是新结点ht[i]。
具体操作:将ht[s1]和ht[s2]的parent置为i,将ht[i]的lchild和rchild分别置为s1和s2 .新结点ht[i]的权值置为ht[s1]和ht[s2]的权值之和。
4.哈夫曼的编码:约定左子为0,右子为1,则可以从根结点到叶子结点的路径上的字符组成的字符串作为该叶子结点的编码。
当用户输入字母时。
就在已经找好编码的编码结构体中去查找该字母。
查到该字母就打印所存的哈夫曼编码。
接着就是完成用户输入0、1代码时把代码转成字母的功能。
这是从树的头结点向下查找,如果当前用户输入的0、1串中是0则就走向该结点的左子。
如果是1这就走向该结点的右结点,重复上面步骤。
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。
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。
哈夫曼编译码器实验报告

哈夫曼编码/译码器1. 问题描述利用赫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。
这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码,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编写一个赫夫曼码的编/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,建立赫夫曼树,并将它存于文件hfmTree中。
(2) E:编码(Encoding)。
利用已建好的赫夫曼树(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)。
利用已建好的赫夫曼树将文件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:印赫夫曼树(Tree printing)。
将已在内存中的赫夫曼树以直观的方式(比如树)显示在终端上,同时将此字符形式的赫夫曼树写入文件TreePrint 中。
3.测试数据(1) 已知某系统在通信联络中只可能出现八种字符,其频率分别为0.05,0.29,0.07,0.08,0.14,0.23,0.03,0.11,试设计赫夫曼编码。
(2) 用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立赫夫曼树,并实现以下报文的编码和译码:“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。
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数据结构哈夫曼树编码译码实验报告.【详细设计】具体代码实现如下://HaffmanTree.h#include#include#includestruct HuffmanNode //哈夫曼树的一个结点{ int weight; int parent; int lchild,rchild; };class HuffmanTree //哈夫曼树{private: HuffmanNode *Node; //Node[]存放哈夫曼树char *Info; //Info[]存放源文用到的字符——源码,如'a','b','c','d','e',此内容可以放入结点中,不单独设数组存放int LeafNum; //哈夫曼树的叶子个数,也是源码个数public: HuffmanTree(); ~HuffmanTree(); void CreateHuffmanTree(); /*在内存中建立哈夫曼树,存放在Node[]中。
让用户从两种建立哈夫曼树的方法中选择:1.从键盘读入源码字符集个数,每个字符,和每个字符的权重,建立哈夫曼树,并将哈夫曼树写入文件hfmTree中。
2.从文件hfmTree中读入哈夫曼树信息,建立哈夫曼树*/ void CreateHuffmanTreeFromKeyboard(); void CreateHuffmanTreeFromFile(); void Encoder(); /*使用建立好的哈夫曼树(如果不在内存,则从文件hfmTree中读入并建立内存里的哈夫曼树),对文件ToBeTran中的正文进行编码,并将码文写入文件CodeFile中。
ToBeTran的内容可以用记事本等程序编辑产生。
*/ void Decoder(); /*待译码的码文存放在文件CodeFile中,使用建立好的哈夫曼树(如果不在内存,则从文件hfmTree中读入并建立内存里的哈夫曼树)将码文译码,得到的源文写入文件TextFile中,并同时输出到屏幕上。
哈夫曼编码实验报告

实验一哈夫曼编码一、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、实验内容先统计要压缩编码的文件中的字符字母出现的次数,按字符字母和空格出现的概率对其进行哈夫曼编码,然后读入要编码的文件,编码后存入另一个文件;接着再调出编码后的文件,并对其进行译码输出,最后存入另一个文件中。
五、实验原理1、哈夫曼树的定义:假设有n个权值,试构造一颗有n个叶子节点的二叉树,每个叶子带权值为wi,其中树带权路径最小的二叉树成为哈夫曼树或者最优二叉树;2、哈夫曼树的构造:weight为输入的频率数组,把其中的值赋给依次建立的HT Node对象中的data属性,即每一个HT Node对应一个输入的频率。
然后根据data属性按从小到大顺序排序,每次从data取出两个最小和此次小的HT Node,将他们的data相加,构造出新的HTNode作为他们的父节点,指针pare nt,leftchild,rightchild赋相应值。
在把这个新的节点插入最小堆。
按此步骤可以构造构造出一棵哈夫曼树。
通过已经构造出的哈夫曼树,自底向上,由频率节点开始向上寻找pare nt,直到pare nt 为树的顶点为止。
这样,根据每次向上搜索后,原节点为父节点的左孩子还是右孩子,来记录1或0,这样,每个频率都会有一个01编码与之唯一对应,并且任何编码没有前部分是同其他完整编码一样的。
六、实验流程①初始化,统计文本文件中各字符的个数作为权值,生成哈夫曼树;②根据符号概率的大小按由大到小顺序对符号进行排序;③把概率最小的两个符号组成一个节点;④重复步骤(2)(3),直到概率和为1 ;⑤从根节点开始到相应于每个符号的树叶”概率大的标“0”概率小的标“ 1;⑥从根节点开始,对符号进行编码;⑦译码时流程逆向进行,从文件中读出哈夫曼树,并利用哈夫曼树将编码序列解码。
实验二哈夫曼树及哈夫曼编码译码的实现

实验二哈夫曼树及哈夫曼编码译码的实现实验二:哈夫曼树及哈夫曼编码译码的实现(验证性、4学时) 一、实验目的和要求构建哈夫曼树及哈夫曼编码,输出哈夫曼树及哈夫曼编码,完成编码与译码的算法。
(1)掌握树的有关操作算法2)熟悉树的基本存储方法 ((3)学习利用树求解实际问题二、实验内容和原理定义哈夫曼树的存储结构;输入要编码的字符权重,根据权重建立哈夫曼树,并进行编码,最后输出哈夫曼编码。
三、实验环境硬件:(1)学生用微机(2)多媒体教室或远程教学(3)局域网环境软件:(1)Windows XP中文操作系统 (2)Turbo C 3.0 四、算法描述及实验步骤1( 算法描述(1) 建立叶子结点——由于每个叶子结点都有一个权重值,构造哈夫曼树的过程中每个分枝节点的权重值等于两个孩子结点权重值的和,所以应该有一个权重域和指向左右孩子的两个指针域;(2) 另外在建成哈夫曼树之后,为了求得每个叶子结点的哈夫曼编码,需要走一条从叶子结点到根结点的路径,而译码的过程是从根结点出发到叶子的不断匹配的过程,所以既需要知道孩子结点的信息,也需要知道双亲结点的信息,应该再有一个指向双亲结点的指针域。
(3) 构建哈夫曼编码——在已建好的哈夫曼树中从每个叶子结点开始沿双亲链域回退到根结点,每回退一步走过哈夫曼树的一个分枝得到一个哈夫曼编码值;由于每个叶子结点的哈夫曼编码是从根就诶点到相应叶子结点的路径上各分枝代码所组成的0、1序列,所以先得到的分枝代码为说求编码的低位码而后得到的为高位码。
2( 算法流程图构建哈夫曼树算法流程哈夫曼编码算法流程3( 代码#include<stdio.h>#define maxvalue 10000//定义最大权值常量#define maxnodenumber 100//定义结点最大数目常量 typedef struct{int weight;int parent,lchild,rchild; }htnode;typedef htnode *huffmantree;//定义哈夫曼树类型 htnodeht[maxnodenumber]; //定义静态三叉链表存储区数组#define maxbit 10//定义哈夫曼编码的最大长度 typedef struct//定义保存一个叶子结点哈夫曼编码的结构 {int bit[maxbit];//哈夫曼编码域为一维数组int start;//开始位置域为整型}hcodetype;//定义哈夫曼编码类型hcodetype cd[maxnodenumber];//定义存放哈夫曼编码的数组cd void crthuffmantree(int n);//建立哈夫曼树void gethuffmancode(int n);//哈夫曼编码void main (){int nodenum;printf("inputnodenum:"); scanf("%d",&nodenum);crthuffmantree(nodenum); gethuffmancode(nodenum); }void crthuffmantree(int n)//该算法对n个叶子结点建立哈夫曼树,权重值由键盘逐个输入{int i,j,m1,m2,k1,k2;//定义局部变量for(i=0;i<2*n-1;i++)//数组ht初始化{ht[i].weight=0;//权重初始化为0ht[i].parent=-1;//3个指针域初始化为-1,即NULL ht[i].lchild=-1;ht[i].rchild=-1;}for (i=0;i<n;i++)//读入n个叶子结点的权重值scanf("%d",&ht[i].weight); for(i=0;i<n-1;i++)//控制n-1趟生成新结点构造哈夫曼树 {m1=maxvalue;//预置最小权值变量为最大权值 m2=maxvalue;//预置次小权值变量为最大权值 k1=0;k2=0;//预置最小和次小权值结点位置为下标0处for (j=0;j<n+i;j++)//控制一趟中找处最小权值的结点if(ht[j].parent==-1&&ht[j].weight<m1){m2=m1;k2=k1;//若第j个结点权小于当前最小的m1改为次小的m1=ht[j].weight;k1=j;//并记下新的当前最小权值及位置}elseif(ht[j].parent==-1&&ht[j].weight<m2){m2=ht[j].weight;k2=j;}//否则若小于当前次小的m2则更新m2及其位置ht[k1].parent=n+i;//修改最小权值结点的双亲为刚生成的新结点ht[k2].parent=n+i;//修改次小权值结点的双亲刚好生成的新结点ht[n+i].weight=ht[k1].weight+ht[k2].weight;//填新生成结点的权重值ht[n+i].lchild=k1;//新生成结点的左孩子指针指向k1ht[n+i].rchild=k2;//新生成结点的右孩子指针指向k2}}void gethuffmancode(int n) /*对具有n个叶子结点的哈夫曼树ht,求所有叶子结点的哈夫曼编码并输出*/{int i,j,c,p; /*定义局部变量*/for(i=0;i<n;i++) /*定义存放哈夫曼编码的数组cd*/ {c=i;j=maxbit; /*为求一个结点的哈夫曼编码初始化c和j*/ do{j--; /*j指向bit中存放编码位的正确位置*/ p=ht[c].parent; /*p指向c 的双亲结点*/if(ht[p].lchild==c) /*如果c是p的左孩子*/cd[i].bit[j]=0; /*编码位上赋0*/elsecd[i].bit[j]=1; /*否则c是p的右孩子,编码位上赋1*/ c=p; /*更新c为p,为求下一个编码位做准备*/ }while(ht[p].parent!=-1); /*当未到达根结点继续做do循环*/ cd[i].start=j; /*求完一个叶子结点的哈夫曼编码时,记下编码开始位置*/}for(i=0;i<n;i++) /*输出n个叶子结点的哈夫曼编码*/{for(j=cd[i].start;j<maxbit;j++) /*逐位输出一个编码*/printf("%d",cd[i].bit[j]);printf("\n"); /*输出完一个哈夫曼编码后换行*/ }}五、调试过程一次编译二次编译三次编译六、实验结果七、总结(1) 深刻体会构建哈夫曼树的整个过程,对整体有个总的理解; (2) 复习以前所学C语言的一些语法,例如:for循环,if循环,while循环 (3) 理解哈夫曼的编码过程,编码思想(4) 此程序的不足之处在于在进行哈夫曼编码时未能对字符进行编制,有待改进。
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。
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{
(*p).ch=*ch;
(*p).weight=*w;
(*p).parent=0;
(*p).lchild=0;
(*p).rchild=0;
}
for(;i<=m;++i,++p)
{(*p).ch='*';
(*p).parent=0;
2.将哈夫曼树存储结构定义放在一个头文件:取名为huffermandef.h。
typedef struct
{char ch;
unsigned int weight;
unsigned int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree; /*动态分配数组存储赫夫曼树*/
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
/* #define OVERFLOW -2因为在math. h中已定义OVERFLOW的值为3,故去掉此行*/
typedef int Status; /* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等*/
typedef int Boolean; /* Boolean是布尔类型,其值是TRUE或FALSE */
编写主程序,实现对各不同的算法调用。
五、实验环境(使用的软件):
Visaul C+6.0
六、实验步骤及操作:
打开VC++6.0创建工程/Win32 Console Application,输入工程名:哈夫曼树,新建三个.h文件一个.cpp文件
1.将一些常量定义,系统函数原型声明和类型(Status)重定义,结果状态代码等放在一个头文件中:取名为huffermanpubuse.h。
#include<io.h> /* eof() */
#include<math.h> /* floor(),ceil(),abs() */
#include<process.h> /* exit() */
/*函数结果状态代码*/
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
{ /* s1为最小的两个值中序号小的那个*/
int j;
*s1=min1(t,i);
*s2=min1(t,i);
if(*s1>*s2)
{
j=*s1;
*s1=*s2;
*s2=j;
}
}
void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int *w,char *ch,int n) /*算法6.12 */
2.编码,用已建好的哈夫曼树,对文件ToBeTran.data中的文本进行编码形成报文,将报文写在文件Code.text中;
3.译码,利用已建好的哈夫曼树,对文件Code中的代码进行解码形成原文,结果存入文件Text中;
4.输出,输出Data中出现的字符以及各字符出现的频度(或概率);输出ToBeTran.data及其报文Code.text;输出Code及其原文Text。
}
for(i=n+1,j=1;i<=m;++i,j++) /*建赫夫曼树*/
{ /*在HT[1~i-1]中选择parent为0且weight最小的两个结点,其序号分别为s1和s2 */
select(HT,i-1,&s1,&s2);
printf("第%d次比较min1与min2:%d %d",j,HT[s1].weight,HT[s2].weight);
实验报告
一、实验题目:哈夫曼编/译码系及其应用
二、实验地点:
三、实验目的:
1.掌握哈夫曼树的概念、存储结构
2.掌握建立哈夫曼树和哈夫曼编码的方法及带权路径长度的计算
3.熟练掌握二叉树的应用
四、实验内容:
实现哈夫曼树的生成,完成哈夫曼编/译码的输出。
1.初始化,从数据文件Data中读入字符及每个字符的权值,建立哈夫曼树HuffTree;
/*分配n个字符编码的头指针向量([0]不用) */
cd=(char*)malloc(n*sizeof(char)); /*分配求编码的工作空间*/
{ /* w存放n个字符的权值(均>0),构造赫夫曼树HT,并求出n个字符的赫夫曼编码HC */
int m,i,j,s1,s2,start;
unsቤተ መጻሕፍቲ ባይዱgned c,f;
HuffmanTree p;
char *cd;
if(n<=1)
return;
m=2*n-1;
HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode)); /* 0号单元未用*/
unsigned int k=UINT_MAX; /*取k为不小于可能的值*/
for(j=1;j<=i;j++)
if(t[j].weight<k&&t[j].parent==0)
k=t[j].weight,flag=j;
t[flag].parent=1;
return flag;
}
void select(HuffmanTree t,int i,int *s1,int *s2)
typedef char **HuffmanCode; /*动态分配数组存储赫夫曼编码表*/
3.将哈夫曼树的基本操作算法也集中放在一个文件之中,取名为huffermanalgo.h。
int min1(HuffmanTree t,int i)
{ /*函数void select()调用*/
int j,flag;
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<malloc.h> /* malloc()等*/
#include<limits.h> /* INT_MAX等*/
#include<stdio.h> /* EOF(=^Z或F6),NULL */
#include<stdlib.h> /* atoi() */
printf("\n");
HT[s1].parent=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赫夫曼编码*/
HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char*));