哈夫曼编码实验报告
哈夫曼编码译码实验报告
哈夫曼编码译码实验报告哈夫曼编码译码实验报告一、引言哈夫曼编码是一种用来对数据进行压缩的算法，它能够根据数据的频率分布来分配不同长度的编码，从而实现对数据的高效压缩。
本次实验旨在通过实际操作，深入理解哈夫曼编码的原理和实现方式，并通过编码和解码过程来验证其有效性。
二、实验目的1. 掌握哈夫曼编码的原理和算法；2. 学会使用编程语言实现哈夫曼编码和解码；3. 验证哈夫曼编码在数据压缩中的实际效果。
三、实验过程1. 数据准备在实验开始前，首先需要准备一段文本数据作为实验材料。
为了更好地展示哈夫曼编码的效果，我们选择了一篇新闻报道作为实验文本。
这篇报道涵盖了多个领域的信息，包括科技、经济、体育等，具有一定的复杂性。
2. 哈夫曼编码实现根据哈夫曼编码的原理，我们首先需要统计文本中每个字符的频率。
为了方便处理，我们将每个字符与其频率构建成一个字符-频率的映射表。
然后，我们根据频率构建哈夫曼树，将频率较低的字符作为叶子节点，频率较高的字符作为内部节点。
最后，根据哈夫曼树构建编码表，将每个字符映射到对应的二进制编码。
3. 哈夫曼解码实现在哈夫曼解码过程中，我们需要根据编码表将二进制编码转换回字符。
为了实现高效解码，我们可以将编码表转换为一个二叉树，其中每个叶子节点对应一个字符。
通过遍历二叉树，我们可以根据输入的二进制编码逐步还原出原始文本。
4. 编码和解码效果验证为了验证哈夫曼编码的有效性，我们需要对编码和解码的结果进行比较。
通过计算编码后的二进制数据长度和原始文本长度的比值，我们可以得到压缩率，进一步评估哈夫曼编码的效果。
四、实验结果经过实验，我们得到了以下结果：1. 哈夫曼编码表根据实验文本统计得到的字符-频率映射表，我们构建了哈夫曼树，并生成了相应的编码表。
编码表中每个字符对应的编码长度不同，频率较高的字符编码长度较短，频率较低的字符编码长度较长。
2. 编码结果将实验文本使用哈夫曼编码进行压缩后，得到了一串二进制数据。
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
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。
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1·1 理解哈夫曼编码的基本原理1·2 掌握哈夫曼编码的算法实现方式1·3 熟悉哈夫曼编码在数据压缩中的应用2·实验背景2·1 哈夫曼编码的概念和作用2·2 哈夫曼编码的原理和算法2·3 哈夫曼编码在数据压缩中的应用3·实验环境3·1 硬件环境：计算机、CPU、内存等3·2 软件环境：编程语言、编译器等4·实验过程4·1 构建哈夫曼树4·1·1 哈夫曼树的构建原理4·1·2 哈夫曼树的构建算法4·2 哈夫曼编码4·2·1 哈夫曼编码的原理4·2·2 哈夫曼编码的算法4·3 实现数据压缩4·3·1 数据压缩的概念和作用4·3·2 哈夫曼编码在数据压缩中的应用方法5·实验结果5·1 构建的哈夫曼树示例图5·2 哈夫曼编码表5·3 数据压缩前后的文件大小对比5·4 数据解压缩的正确性验证6·实验分析6·1 哈夫曼编码的优点和应用场景分析6·2 数据压缩效果的评估和对比分析6·3 实验中遇到的问题和解决方法7·实验总结7·1 实验所获得的成果和收获7·2 实验中存在的不足和改进方向7·3 实验对于数据结构学习的启示和意义附件列表：1·实验所用的源代码文件2·实验中用到的测试数据文件注释：1·哈夫曼编码：一种用于数据压缩的编码方法，根据字符出现频率构建树形结构，实现高频字符用较短编码表示，低频字符用较长编码表示。
2·哈夫曼树：由哈夫曼编码算法构建的一种特殊的二叉树，用于表示字符编码的结构。
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。
Huffman编码实验报告
Huffman编码实验报告1 二进制哈夫曼编码的原理及步骤（1）信源编码的计算设有N 个码元组成的离散、无记忆符号集，其中每个符号由一个二进制码字表示，信源符号个数n 、信源的概率分布P={p(s i )},i=1,…..,n 。
且各符号xi 的以li 个码元编码，在变长字编码时每个符号的平均码长为∑==ni li xi p L 1)( ；信源熵为：)(log )()(1xi p xi p X H ni ∑=-= ；唯一可译码的充要条件：11≤∑=-ni Ki m ；其中m 为码符号个数，n 为信源符号个数，Ki 为各码字长度。
构造哈夫曼数示例如下图所示。
（2）二元霍夫曼编码规则（1）将信源符号依出现概率递减顺序排序。
（2）给两个概率最小的信源符号各分配一个码位“0”和“1”，将两个信源符号合并成一个新符号，并用这两个最小的概率之和作为新符号的概率，结果得到一个只包含（n-1）个信源符号的新信源。
称为信源的第一次缩减信源，用s1 表示。
（3）将缩减信源 s1 的符号仍按概率从大到小顺序排列，重复步骤(2)，得到只含（n-2）个符号的缩减信源s2。
0.0.0.0.1.000.0.0.00.0.0.0.（4）重复上述步骤，直至缩减信源只剩两个符号为止，此时所剩两个符号 的概率之和必为 1，然后从最后一级缩减信源开始，依编码路径向前返回，就得到各信源符号所对应的码字。
2 功能介绍输入一段字符序列，通过本程序可得出该字符序列中各个字符出现的次数，以及每个字符出现的概率，并能计算出信源符号熵，每个字符的哈弗曼编码，和相应的平均码长，编码效率，码方差。
3 算法基本步骤描述4 C 语言源代码#include<stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#define MAX 100//定义全局变量h 存放信息熵double h=0; 得到信得出信源得出信源计算信输输输输输信源符号的码编码平均输//定义结构体用于存放信源符号，数目及概率typedef struct{//不同的字符char SOURCECODE;//不同字符出现的次数int NUM;//不同字符出现的概率double PROBABILITY;//哈夫曼编码符号int Code[MAX];int start;//哈夫曼树的父结点int parent;//哈夫曼树的左右子结点int lchild;int rchild;//哈夫曼编码的长度int lengthofhuffmancode;}Hcode;Hcode INFORMATION[MAX];//该函数用来求信源所包含的符号，以及不同符号出现的次数和概率int Pofeachsource(char informationsource[MAX],int a){int i,j=1,m,flag=0;char temp;//预先存入第一个字符，便于与后面的字符进行比较//统计不同的字符存入结构体数组中//利用flag标签来标记每个字符是否出现过，若出现过标记为1，否则置为零INFORMATION[0].SOURCECODE=informationsource[0];for(i=1;i<a;i++){ for(m=0;m<i;m++){flag=0;if(informationsource[m]==informationsource[i]){flag=1;break;}}if(flag==1)continue;elseINFORMATION[j++].SOURCECODE=informationsource[i];}INFORMATION[j].SOURCECODE='\0';printf("信源符号数为:%d\n",j);//统计相同的字符出现的次数//每做一个字符出现次数的统计都将结构体数组里的NUM置为零for(i=0;i<j;i++){ INFORMATION[i].NUM=0;for(m=0;m<a;m++)if(informationsource[m]==INFORMATION[i].SOURCECODE)INFORMATION[i].NUM++;}//统计每个字符出现的概率for(i=0;i<j;i++) INFORMATION[i].PROBABILITY=(float)INFORMATION[i].NUM/a;//将每个不同字符出现的次数概率都显示出来for(i=0;i<j;i++)printf("The NUM and PROBABILITY of Code'%c'is %dand %.3f\n",INFORMATION[i].SOURCECODE,INFORMATION[i].NUM,INFORMATION [i].PROBABILITY);return j;}//求信源符号的熵void H(int a){int i;for(i=0;i<a;i++){h+=((-1)*(INFORMATION[i].PROBABILITY)*(log(INFORMATION[i].PROBABI LITY)/log(2)));}}//哈夫曼编码函数void Huffman(int a){Hcode cd;int i,j,m=0,lm=0,p,c;double min,lmin;//顺序初始化每个信源父子结点为-1for(i=0;i<a;i++){INFORMATION[i].parent=-1;INFORMATION[i].lchild=-1;INFORMATION[i].lchild=-1;}cd.start--; /* 求编码的低一位 */c=p;p=INFORMATION[c].parent; /* 设置下一循环条件 */}//保存求出的每个叶结点的哈夫曼编码和编码的起始位for(j=cd.start+1;j<m;j++){ INFORMATION[i].Code[j]=cd.Code[j];}INFORMATION[i].start=cd.start;}}void main(){//定义存放信源符号的数组char informationsource[MAX];int i,j,m;double averageofhuffmancode=0.0,Eita,cV=0.0;printf("please input the source of information:");for(i=0;;i++){scanf("%c",&informationsource[i]);if(informationsource[i]=='\n')break;}informationsource[i]='\0';printf("信源序列为:");//显示已输入的一串信源符号puts(informationsource);//返回不同信源符号的数目m=Pofeachsource(informationsource,i);//求信源的符号熵H(m);printf("信源的符号熵:H(X)=%.3f(比特/符号)\n",h);Huffman(m);//输出已保存好的所有存在编码的哈夫曼编码for(i=0;i<m;i++){printf("%c's Huffman code is: ",INFORMATION[i].SOURCECODE); for(j=INFORMATION[i].start+1;j<m;j++)printf("%d",INFORMATION[i].Code[j]);INFORMATION[i].lengthofhuffmancode=m-INFORMATION[i].start-1; printf("\n");}//求哈夫曼编码的平均码长和编码效率for(i=0;i<m;i++)averageofhuffmancode+=INFORMATION[i].PROBABILITY*INFORMATION[i].l engthofhuffmancode;printf("哈夫曼编码的平均码长为:%lf(码元/信源符号)\n",averageofhuffmancode);Eita=h/averageofhuffmancode;printf("哈夫曼编码的编码效率为:%lf\n",Eita);//求哈弗曼编码的码方差for(i=0;i<m;i++)cV+=INFORMATION[i].PROBABILITY*INFORMATION[i].lengthofhuffmancode *INFORMATION[i].lengthofhuffmancode;cV-=averageofhuffmancode*averageofhuffmancode;printf("哈弗曼编码的码方差为：%lf\n",cV);}5 运行结果截图:6 实验分析（1）在哈弗曼编码的过程中，对缩减信源符号按概率有大到小的顺序重新排列，应使合并后的新符号尽可能排在靠前的位置，这样可使合并后的新符号重复编码次数减少，使短码得到充分利用。
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二、实验内容
1.根据给出的字符以及这些字符的使用频率构建哈夫曼树。
2.根据哈夫曼树对字符进行哈夫曼编码，并保存这些编码。
三、实验原理、方法和手段
试构造出问题模型，并编程实现这一问题的求解。
根据实验内容编程，上机调试、得出正确的运行程序；编译运行程序，观察运行情况和输出结果。
六、实验步骤
1. 建立哈夫曼树的存储结构和哈夫曼编码的存储结构。
2. 建立哈夫曼树的函数；
3. 哈夫曼编码的函数；
4．哈夫曼编码的解码函数
5. 设计测试用例进行测试。
七、实验报告
记录数据结构与算法设计的过程及实验步骤、上机过程中遇到的困难及解决办法、遗留的问题、托福考位意见和建议等。
格式见实验报告模板。
测试数据及测试结果请在上交的资料中写明。
#include <stdio.h>#include
<string.h>#define N 50#define M 2*N-1 const int
INF=1e9+7;typedef struct//哈夫曼树的存储结构
{
char data[6];
double weight;
int parent;
int lchild;
int rchild;
} HTNode;typedef struct//存放哈夫曼码存储结构
{
char cd[N];
int start;
} HCode;void CreateHT(HTNode ht[],int n0) //建立哈夫曼树的函数{
int i,k,lnode,rnode;
double min1,min2;
for (i=0;i<2*n0-1;i++)
ht[i].parent=ht[i].lchild=ht[i].rchild=-1;
for (i=n0;i<=2*n0-2;i++)
{
min1=min2=INF;//min1存最小的权值,min2存次小权值
lnode=rnode=-1;
for (k=0;k<i;k++)//寻找ht里面未使用的最小的两个数
if (ht[k].parent==-1)
{
if(ht[k].weight<min1)
{
min2=min1;//保证
min1<=min2
rnode=lnode;
min1=ht[k].weight;
lnode=k;
}
else if(ht[k].weight<min2)
{
min2=ht[k].weight;
rnode=k;
}
}
ht[i].weight=ht[lnode].weight+ht[rnode].weight;
ht[i].lchild=lnode;
ht[i].rchild=rnode;
ht[lnode].parent=i;
ht[rnode].parent=i;
}
}
void CreateHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n0) //构造哈夫曼树编码{
int i,f,c;
HCode hc;
for (i=0;i<n0;i++)
{
hc.start=n0;c=i;
f=ht[i].parent;
while (f!=-1)
{
if (ht[f].lchild==c)
hc.cd[hc.start--]='0';
else
hc.cd[hc.start--]='1';
c=f;
f=ht[f].parent;
}
hc.start++;
hcd[i]=hc;
}
}
void DispHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n0) { int i,k,temp=0;
double sum=0;
int j;
printf(" 输出");
for(i=0;i<8;i++)
printf("%s",ht[i].data);
printf("的哈夫曼编码:\n");
for (i=0;i<n0;i++)
{
printf(" %s:\t\t",ht[i].data);
for (k=hcd[i].start;k<=n0;k++)
printf("%c",hcd[i].cd[k]);
printf("\n");
}
}
void Decode(HTNode ht[],char code[]) //解码{
printf("\n\n 对“%s”解码：\n",code);
int p=ht[0].parent;
int m;//根
while(p!=-1)//找到根
{
m=p;
p=ht[m].parent;
}
int t;
int a1=0,a2=0;
for(int i=0;i<strlen(code);)
{
a1=a2;
t=m;
while(ht[t].lchild!=-1&&ht[t].rchild!=-1&&i<strlen(cod e))
{
if(code[i]== '0')
t=ht[t].lchild;
else if(code[i]== '1')
t=ht[t].rchild;
i++;
}
a2=i;
if(t==-1||ht[t].lchild!=-1&&ht[t].rchild!=-1)
{
int j=i-1;
printf(" ");
for(int j=a1;j<a2;j++)
printf("%c",code[j]);
printf(":\t错误\n");
}
else
{
printf(" ");
for(int j=a1;j<a2;j++)
printf("%c",code[j]);
printf(":%6s\n",ht[t].data);
}
}
printf("\n");
}int main(){
int n=8,i; //n表示初始字符串的个数
char str[][2]={"a","b","c","d","e","f","g","h"};
double fnum[]={0.07,0.19,0.02,0.06,0.32,0.03,0.21,0.1}; char code[40];
HTNode ht[M];//存哈夫曼树
HCode hcd[N];//存哈夫曼编码
for (i=0;i<n;i++)
{
strcpy(ht[i].data,str[i]);
ht[i].weight=fnum[i];
}
CreateHT(ht,n);
CreateHCode(ht,hcd,n);
DispHCode(ht,hcd,n);
printf("\n");
printf(" 请输入编码：");
scanf("%s",code);
Decode(ht,code);
return 1;。