数据结构实验报告哈夫曼树
数据结构(C语言版)实验报告(哈夫曼树)
《数据结构与算法》实验报告一、需求分析1.问题描述：利用哈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。
但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码(复原)。
对于双工通道（及可以双向传输信息的通道），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写一个哈夫曼的编/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，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。
（2）E：编码（Encoding）。
利用已建好的哈夫曼树（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）。
利用已建好的哈夫曼树将文件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：印哈夫曼树（Tree printing）。
将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（树或凹入表形式）显示出，同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件TreePrint中。
3.测试数据（1）利用教科书例6-2中的数据调试程序。
（2）用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼树，并实现以下报文的编码和译码：“THIS PROGRAM IS MY FAVORITE”。
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。
（3）在程序的一次执行过程中，第一次执行I、D或C命令之后，哈夫曼树已经在内存了，不必再读入。
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。
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。
数据结构哈夫曼树的实验报告
软件学院设计性实验报告理解哈夫曼树的特征及其应用；在对哈夫曼树进行理解的基础上，构造哈夫曼树，并用构造的哈夫曼树进行编码和译码；通过该实验，使学生对数据结构的应用有更深层次的理解。
二、实验仪器或设备学院提供公共机房，1台/学生微型计算机。
三、总体设计（设计原理、设计方案及流程等）1．问题描述：利用哈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。
但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（解码）。
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设计一个哈夫曼编/译码系统。
2．一个完整的系统应具有以下功能：1）初始化（Initialzation）。
从数据文件DataFile.dat中读入字符及每个字符的权值，建立哈夫曼树HuffTree；2）编码（EnCoding）。
用已建好的哈夫曼树，对文件ToBeTran.dat中的文本进行编码形成报文，将报文写在文件Code.txt中；3）译码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树，对文件CodeFile.dat中的代码进行解码形成原文，结果存入文件Textfile.txt中；4）输出（Output）: 输出DataFile.dat中出现的字符以及各字符出现的频度（或概率）；输出ToBeTran.dat及其报文Code.txt；输出CodeFile.dat及其原文Textfile.txt；要求：所设计的系统应能在程序执行的过程中，根据实际情况（不同的输入）建立DataFile.dat、ToBeTran.dat和CodeFile.dat三个文件，以保证系统的通用性。
四、实验步骤（包括主要步骤、代码分析等）1）编写C语言程序#include<string.h>#include<malloc.h>#include<stdio.h>#include<iostream.h>#include<math.h>#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define INFEASIBLE -1typedef struct{char data;int weight;int parent,lchild,rchild;}HTNode,*HuffmanTree;typedef char **HuffmanCode;void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,char *d,int *w,int n) //构造哈弗曼函数HT，构造编码HC{void select(HuffmanTree HT,int n,int &s1,int &s2);int m,c,f,j;HuffmanTree p;int i,s1,s2,start;char *cd;m=2*n-1; //m为结点数，n为叶子数HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode));p=HT;p++;for(i=1;i<=n;i++,p++) //将叶子的值输入HT中{p->data=d[i]; //={*d,*w,0,0,0};p->weight=w[i];p->parent=0;p->lchild=0;p->rchild=0;}for (i=n+1;i<=m;i++,p++) //={'#',0,0,0,0} {p->data='#';p->weight=0;p->parent=0;p->lchild=0;p->rchild=0;}s1=1;s2=2;for(i=n+1;i<=m;i++) //构建哈夫曼树{select(HT,i-1,s1,s2);HT[i].lchild=s1;HT[i].rchild=s2;HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;HT[s1].parent=i;HT[s2].parent=i;}HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(HuffmanTree)); //开辟空间，编码cd=(char *)malloc(n*sizeof(char));cd[n-1]='\0';for (i=1;i<=n;++i){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));strcpy(HC[i],&cd[start]);printf("%c的编码是：",HT[i]);puts(HC[i]);}free(cd);}void select(HuffmanTree HT,int n,int &s1,int &s2) //求最小两数{int i,t;s1=1;s2=2;while(HT[s1].parent!=0)s1++;while((HT[s2].parent!=0)||(s1==s2))s2++;/*for(i=1;i<=n;i++){if(HT[s1].weight>HT[i].weight&&HT[i].parent==0&&s2!=i)s1=i;}if(HT[s1].weight>HT[s2].weight){t=s1;s1=s2;s2=t;}for(i=1;i<=n;i++){if(s1!=i){if(HT[s2].weight>HT[i].weight&&HT[i].parent==0)s2=i;}}*/for(i=1;i<=n;i++){if(s1!=i&&i!=s2){if(HT[i].weight<HT[s1].weight&&HT[i].parent==0&&i!=s2) {if(HT[s1].weight<HT[s2].weight) s2=s1;s1=i;}elseif(HT[i].weight<HT[s2].weight&&HT[i].parent==0&&s1!=i) s2=i;}}}void translation(HuffmanTree HT,int num){char str[20];int i,t=num;printf("请输入由0或1组成的编码：");cin>>str;//t=HT; //t为树的指向各节点的指针for(i=0;i<(strlen(str));i++){if(str[i]=='0')t=HT[t].lchild;elseif(str[i]=='1')t=HT[t].rchild;else{printf("编码输入错误");break;}if(!(HT[t].lchild&&HT[t].rchild)){printf("%c",HT[t].data);t=num;}}printf("\n");}void main(){void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,char d[],int w[],int n);void translation(HuffmanTree HT,int num);HuffmanTree HT=NULL;HuffmanCode HC=NULL;char data,n,*p,*d;int *w,wei,i,num;printf("please intput character number:");scanf("%d",&n);d=(char*)malloc((n+1)*sizeof(char));w=(int *)malloc((n+1)*sizeof(int));printf("请输入Huffman树中的字符：\n");for(i=1;i<=n;i++){cin>>data;d[i]=data;}printf("请输入%d次位权\n:",n);for (i=1;i<=n;i++){cin>>wei;w[i]=wei;}num=2*n-1;HuffmanCoding(HT,HC,d,w,n);translation(HT,num);}2）程序分析此实验是构造哈夫曼树，求出哈夫曼编码然后输出构造哈夫曼树的算法操作时选出两棵根节点的权值最小的一颗树的左右子树，且置新树的根节点的权值为其左右子树上根节点的权值之和，根据哈夫曼树求出带权路径的算法操作是用递归调用的方法。
数据结构哈夫曼树实验报告
数据结构哈夫曼树实验报告一、实验内容本次实验的主要内容是哈夫曼树的创建和编码解码。
二、实验目的1. 理解并掌握哈夫曼树的创建过程；2. 理解并掌握哈夫曼编码的原理及其实现方法；3. 掌握哈夫曼树的基本操作，如求哈夫曼编码和哈夫曼解码等；4. 学习如何组织程序结构，运用C++语言实现哈夫曼编码和解码。
三、实验原理哈夫曼树的创建：哈夫曼树的创建过程就是一个不断合并权值最小的两个叶节点的过程。
具体步骤如下：1. 将所有节点加入一个无序的优先队列里；2. 不断地选出两个权值最小的节点，并将它们合并成为一个节点，其权值为这两个节点的权值之和；3. 将新的节点插入到队列中，并继续执行步骤2，直到队列中只剩下一棵树，这就是哈夫曼树。
哈夫曼编码：哈夫曼编码是一种无损压缩编码方式，它根据字符出现的频率来构建编码表，并通过编码表将字符转换成二进制位的字符串。
具体实现方法如下：1. 统计每个字符在文本中出现的频率，用一个数组记录下来；2. 根据字符出现的频率创建哈夫曼树；3. 从根节点开始遍历哈夫曼树，给左分支打上0的标记，给右分支打上1的标记。
遍历每个叶节点，将对应的字符及其对应的编码存储在一个映射表中；4. 遍历文本中的每个字符，查找其对应的编码表，并将编码字符串拼接起来，形成一个完整的编码字符串。
哈夫曼解码就是将编码字符串还原为原始文本的过程。
具体实现方法如下：1. 从根节点开始遍历哈夫曼树，按照编码字符串的位数依次访问左右分支。
如果遇到叶节点，就将对应的字符记录下来，并重新回到根节点继续遍历；2. 重复步骤1，直到编码字符串中的所有位数都被遍历完毕。
四、实验步骤1. 定义编码和解码的结构体以及相关变量；3. 遍历哈夫曼树，得到每个字符的哈夫曼编码，并将编码保存到映射表中；4. 将文本中的每个字符用其对应的哈夫曼编码替换掉，并将编码字符串写入到文件中；5. 使用哈夫曼编码重新构造文本，并将结果输出到文件中。
五、实验总结通过本次实验，我掌握了哈夫曼树的创建和哈夫曼编码的实现方法，也学会了如何用C++语言来组织程序结构，实现哈夫曼编码和解码。
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【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。
哈夫曼树 实验报告
哈夫曼树实验报告哈夫曼树实验报告引言：哈夫曼树是一种经典的数据结构，广泛应用于数据压缩、编码和解码等领域。
本次实验旨在通过构建哈夫曼树，探索其原理和应用。
一、哈夫曼树的定义和构建方法哈夫曼树是一种特殊的二叉树，其叶子节点对应于待编码的字符，而非叶子节点则是字符的编码。
构建哈夫曼树的方法是通过贪心算法，即每次选择权值最小的两个节点合并，直到构建出完整的哈夫曼树。
二、哈夫曼编码的原理和实现哈夫曼编码是一种可变长度编码，即不同字符的编码长度不同。
其原理是通过构建哈夫曼树来确定字符的编码，使得频率较高的字符编码较短，频率较低的字符编码较长。
这样可以有效地减少编码的长度，从而实现数据的压缩。
三、实验过程和结果在本次实验中，我们选择了一段文本作为输入数据，通过统计每个字符的频率，构建了对应的哈夫曼树。
然后，根据哈夫曼树生成了字符的编码表，并将原始数据进行了编码。
最后，我们通过对编码后的数据进行解码，验证了哈夫曼编码的正确性。
实验结果显示，通过哈夫曼编码后，原始数据的长度明显减少，达到了较好的压缩效果。
同时，解码后的数据与原始数据完全一致，证明了哈夫曼编码的可靠性和正确性。
四、哈夫曼树的应用哈夫曼树在实际应用中有着广泛的用途。
其中，最典型的应用之一是数据压缩。
通过使用哈夫曼编码，可以将大量的数据压缩为较小的存储空间，从而节省了存储资源。
此外，哈夫曼树还被广泛应用于网络传输、图像处理等领域，提高了数据传输的效率和图像的质量。
五、对哈夫曼树的思考哈夫曼树作为一种经典的数据结构，其优势在于有效地减少了数据的冗余和存储空间的占用。
然而，随着技术的不断发展，现代的数据压缩算法已经不再局限于哈夫曼编码，而是采用了更为复杂和高效的算法。
因此，我们需要在实际应用中综合考虑各种因素，选择合适的压缩算法。
六、总结通过本次实验，我们深入了解了哈夫曼树的原理和应用。
哈夫曼编码作为一种重要的数据压缩算法，具有广泛的应用前景。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的压缩算法，以达到最佳的压缩效果和性能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据结构实验报告实验题目：Huffman编码与解码：学号：院系：实验名称：Huffman编码与解码实验问题描述：本实验需要以菜单形式完成以下功能：1.输入电文串2.统计电文串中各个字符及其出现的次数3.构造哈弗曼树4.进行哈弗曼编码5.将电文翻译成比特流并打印出来6.将比特流还原成电文数据结构的描述：逻辑结构：本实验可用二叉树实现，其逻辑结构为一对二的形式，即一个结点对应两个结点。
在实验过程中我们也应用到了栈的概念。
存储结构：使用结构体来对数据进行存储：typedef struct{int weight;int parent,lc,rc;}HTNode,*HuffmanTree;typedef struct LNode{char *elem;int stacksize;int top;}SqStack;在main函数里面定义一个哈弗曼树并实现上述各种功能。
程序结构的描述：本次实验一共构造了10个函数：1.void HuffTree(HuffmanTree &HT,int n[],int mun);此函数根据给定的mun个权值构建哈弗曼树，n[]用于存放num个权值。
2.void Select(HuffmanTree &HT,int n,int i,int &s1,int &s2);此函数用于在HT[1,i-1]中选择parent为0且weight为最小的两个结点，其下标分别为s1,s2.3.void HuffmanCoding(HuffmanTree HT,char **&HC,int n);此函数从哈弗曼树HT上求得n 个叶子结点的哈弗曼编码并存入数组HC 中。
4.void Coding(HuffmanTree HT,char **HC,int root,SqStack &S)；此函数用于哈弗曼编码，先序遍历哈弗曼树HT，求得每个叶子结点的编码字符串，存入数组HC，S为一个顺序栈，用来记录遍历路径，root是哈弗曼数组HT中根结点的位置下标。
5.void InitStack(SqStack &S);此函数用于初始化一个栈。
6.void Pop(SqStack &S,char e);此函数为出栈操作。
7.void Push(SqStack &S,char e);此函数为进栈操作。
8.int StackLength(SqStack S);此函数用于求栈长，返回一个int型的值。
9.int Find(char a,char s[],int num);此函数用于查找字符a在电文串中的位置。
10.int Recover(HuffmanTree HT,char **HC,char string[],char a[],char b[],int n);此函数用于将比特流还原成电文。
调试分析：输入任意一个字符串，如输入welcometoustc:运行结果如下：按照提示输入任意一个或多个哈弗曼编码，如输入11111110101：结果正确。
若输入一个11111：结果正确。
实验完成！实验体会和收获：本次实验提高了对哈弗曼树的认识，同时加深了对二叉树的理解，在栈的运用上更加熟练，对数组的应用也有了提高。
源代码：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>#include<string.h>typedef struct{int weight;int parent,lc,rc;}HTNode,*HuffmanTree;typedef struct LNode{char *elem;int stacksize;int top;}SqStack;#define size 20void HuffTree(HuffmanTree &HT,int n[],int mun);void Select(HuffmanTree &HT,int n,int i,int &s1,int &s2);void HuffmanCoding(HuffmanTree HT,char **&HC,int n);void Coding(HuffmanTree HT,char **HC,int root,SqStack &S);void InitStack(SqStack &S);void Pop(SqStack &S,char e);void Push(SqStack &S,char e);int StackLength(SqStack S);int Find(char a,char s[],int num);int Recover(HuffmanTree HT,char **HC,char string[],char a[],char b[],int n);int main(){int i=0,n[size]={0},j=0,k=1,num=0;char string[size]={0},m[size]={0},a[size]={0},b[size]={0};char** HC;HuffmanTree HT;printf("请输入电文串:\n");scanf("%s",string);strcpy(m,string);while(string[j]){if(string[j]!='#') a[k]=string[j];i=j;while(string[i]){if(string[i]==a[k]){string[i]='#';n[k]++;}i++;}if(n[k]!=0){printf("该电文中字符%c出现次数为%d\n",a[k],n[k]);num++;k++;}j++;}printf("哈弗曼树:\n");HuffTree(HT,n,num);for(i=1;i<=2*num-1;i++)printf("%d\t%d\t%d\t%d\n",HT[i].weight,HT[i].parent,HT[i].lc,HT[i].rc);printf("哈弗曼编码:\n");HuffmanCoding(HT,HC,num);for(i=1;i<=num;i++){printf("%c : %s\n",a[i],HC[i]);}printf("\n该电文的哈弗曼编码为:\n");i=0;while(string[i])printf("%s",HC[Find(m[i++],a,num)]);printf("\n请输入哈弗曼编码：\n");scanf("%s",string);if(Recover(HT,HC,string,a,b,num)) printf("%s\n",b);else printf("代码有误!\n");system("pause");return 0;}void HuffTree(HuffmanTree &HT,int n[],int num){int i,m,s1,s2;m=2*num-1;HT=(HuffmanTree)malloc((m+1)*sizeof(HTNode));for(i=1;i<=m;i++){HT[i].weight=i<=num?n[i]:0;HT[i].lc=HT[i].rc=HT[i].parent=0;}for(i=num+1;i<=m;i++){Select(HT,num,i,s1,s2);HT[i].lc=s1;HT[i].rc=s2;HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;HT[s1].parent=HT[s2].parent=i;}}void Select(HuffmanTree &HT,int n,int i,int &s1,int &s2) {int k,t;s1=s2=-1;k=1;while(s1==-1){if(HT[k].parent==0)s1=k;k++;}k=1;while(s2==-1||s2==s1){if(HT[k].parent==0)s2=k;k++;}if(HT[s2].weight<HT[s1].weight){t=s2;s2=s1;s1=t;}for(k=1;k<i;k++){if(HT[k].parent==0){if(HT[k].weight<HT[s1].weight&&k!=s1&&k!=s2){s2=s1;s1=k;}elseif(HT[k].weight<HT[s2].weight&&HT[k].weight>=HT[s1].weight&&k!=s1&&k !=s2) s2=k;}}}void HuffmanCoding(HuffmanTree HT,char **&HC,int n){SqStack S;InitStack(S);HC=(char**)malloc((n+1)*sizeof(char*));Coding(HT,HC,2*n-1,S);}void Coding(HuffmanTree HT,char **HC,int root,SqStack &S){if(root!=0){if(HT[root].lc==0){Push(S,'\0');HC[root]=(char*)malloc((StackLength(S)));strcpy(HC[root],S.elem);Pop(S,'\0');}Push(S,'0');Coding(HT,HC,HT[root].lc,S);Pop(S,'\0');Push(S,'1');Coding(HT,HC,HT[root].rc,S);Pop(S,'\0');}}void InitStack(SqStack &S){S.elem=(char *)malloc(size*sizeof(char));S.stacksize=size;S.top=-1;}void Push(SqStack &S,char e){S.elem[++S.top]=e;}void Pop(SqStack &S,char e){if(S.top==-1) return;e=S.elem[S.top--];return;}int StackLength(SqStack S){if(S.top==-1) return(0);return(S.top);}int Find(char a,char s[],int num){int i;for(i=1;i<=num;i++)if(a==s[i]) return i;return 0;}int Recover(HuffmanTree HT,char **HC,char string[],char a[],char b[],intn){int i=0,j=0,k,m=0,t=0,h=0;char s[size];k=2*n-1;while(string[i]){if(!HT[k].lc&&!HT[k].rc){if(string[i]=='0') {s[j]='\0';k=2*n-1;t=1;j=0;}if(string[i]=='1'){s[j]='\0';k=2*n-1;t=1;j=0;}for(h=1;h<=n;h++)if(!strcmp(HC[h],s))b[m++]=a[h];}else{if(string[i]=='0') {k=HT[k].lc;s[j++]='0';} if(string[i]=='1'){k=HT[k].rc;s[j]='1';j++;}t=0;}if(!t)i++;}if(!HT[k].lc&&!HT[k].rc){if(string[i-1]=='0') {s[j]='\0';k=2*n-1;j=0;}if(string[i-1]=='1'){s[j]='\0';k=2*n-1;t=1;j=0;}for(h=1;h<=n;h++)if(!strcmp(HC[h],s))b[m++]=a[h];}b[m]='\0';if(k==2*n-1) return 1;else return 0;}。