c++数据结构实验哈夫曼树

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c语言哈夫曼树的构造及编码

c语言哈夫曼树的构造及编码

c语言哈夫曼树的构造及编码一、哈夫曼树概述哈夫曼树是一种特殊的二叉树,它的构建基于贪心算法。

它的主要应用是在数据压缩和编码中,可以将频率高的字符用较短的编码表示,从而减小数据存储和传输时所需的空间和时间。

二、哈夫曼树的构造1. 哈夫曼树的定义哈夫曼树是一棵带权路径长度最短的二叉树。

带权路径长度是指所有叶子节点到根节点之间路径长度与其权值乘积之和。

2. 构造步骤(1) 将待编码字符按照出现频率从小到大排序。

(2) 取出两个权值最小的节点作为左右子节点,构建一棵新的二叉树。

(3) 将新构建的二叉树加入到原来排序后队列中。

(4) 重复上述步骤,直到队列只剩下一个节点,该节点即为哈夫曼树的根节点。

3. C语言代码实现以下代码实现了一个简单版哈夫曼树构造函数:```ctypedef struct TreeNode {int weight; // 权重值struct TreeNode *leftChild; // 左子节点指针struct TreeNode *rightChild; // 右子节点指针} TreeNode;// 构造哈夫曼树函数TreeNode* createHuffmanTree(int* weights, int n) {// 根据权值数组构建节点队列,每个节点都是一棵单独的二叉树TreeNode** nodes = (TreeNode**)malloc(sizeof(TreeNode*) * n);for (int i = 0; i < n; i++) {nodes[i] = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));nodes[i]->weight = weights[i];nodes[i]->leftChild = NULL;nodes[i]->rightChild = NULL;}// 构建哈夫曼树while (n > 1) {int minIndex1 = -1, minIndex2 = -1;for (int i = 0; i < n; i++) {if (nodes[i] != NULL) {if (minIndex1 == -1 || nodes[i]->weight < nodes[minIndex1]->weight) {minIndex2 = minIndex1;minIndex1 = i;} else if (minIndex2 == -1 || nodes[i]->weight < nodes[minIndex2]->weight) {minIndex2 = i;}}}TreeNode* newNode =(TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));newNode->weight = nodes[minIndex1]->weight + nodes[minIndex2]->weight;newNode->leftChild = nodes[minIndex1];newNode->rightChild = nodes[minIndex2];// 将新构建的二叉树加入到原来排序后队列中nodes[minIndex1] = newNode;nodes[minIndex2] = NULL;n--;}return nodes[minIndex1];}```三、哈夫曼编码1. 哈夫曼编码的定义哈夫曼编码是一种前缀编码方式,它将每个字符的编码表示为二进制串。

哈夫曼树_实验报告

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。

北邮数据结构实验三题目2哈夫曼树(代码)

北邮数据结构实验三题目2哈夫曼树(代码)
int Getm(){return m;}
~Huffman(){delete []HTree;delete []HcodeTable;}//析构函数
};
//初始化哈夫曼树
void Huffman::Init(char *s)
{
int n=0;
while (*(s+n)!='\0')
k=0;//控制哈夫曼数组下标
ctemp=temp[0];//做标记
for (int i=0;i<n;i++)
{
if(temp[i]==ctemp)
{
l++;//统计不同字符出现的频度
if (i==n-1)
HTree[k].weight=l;
}
{
for (int j=0;HcodeTable[i].code[j]!='\0';j++)
{
*d+=HcodeTable[i].code[j];
sum+=1;
}
s++;
n++;
break;
}
}
}
}
void main()
{
cout<<"请选择输入字符串:"<<endl;
char str[1000]={'\0'};
char *s=&str[0];
char c;
int i=0;
bool flag=0;//判断不同字符个数是否>=2
while (cin.get(c))//接收输入字符串,自动除去空格

《数据结构课程设计》赫夫曼编码实验报告

《数据结构课程设计》赫夫曼编码实验报告

目录一、概述 (1)二、系统分析 (1)三、概要设计 (2)四、详细设计 (4)4.1 赫夫曼树的建立 (4)4.1.1 选择选择parent 为0 且权值最小的两个根结点的算法 (5)4.1.2 统计字符串中字符的种类以及各类字符的个数 (7)4.1.3构造赫夫曼树 (8)4.2赫夫曼编码 (10)4.2.1赫夫曼编码算法 (10)4.2.2建立正文的编码文件 (11)4.3代码文件的译码 (12)五、运行与测试 (14)六、总结与心得 (14)参考文献 (15)附录 (15)一、概述本设计是对输入的一串电文字符实现赫夫曼编码,再对赫夫曼编码生产的代码串进行译码,输出电文字符串。

在当今信息爆炸时代,如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间越来越引起人们的重视,赫夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。

二、系统分析赫夫曼编码的应用很广泛,利用赫夫曼树求得的用于通信的二进制编码成为赫夫曼编码。

树中从根到每个叶子都有一条路径,对路径上的各分支约定:指向左子树的分支表示“0”码,指向右子树的分支表示“1”码,取每条路径上的“0”或“1”的序列作为和每个叶子对应的字符的编码,这就是赫夫曼编码。

通常我们把数据压缩的过程称为编码,解压缩的过程称为解码。

电报通信是传递文字的二进制码形式的字符串,但在信息传递时,总希望总长度能尽可能短,即采用最短码。

假设每种字符在电文中出现的次数为W i ,编码长度为L i ,电文中有n 种字符,则电文编码总长为∑W i L i 。

若将此对应到二叉树上,W i 为叶节点的权,L i 为根节点到叶节点的路径长度。

那么,∑W i L i 恰好为二叉树上带权路径长度。

因此,设计电文总长最短的二进制前缀编码,就是以n 种子符出现的频率作权,构造一刻赫夫曼树,此构造过程成为赫夫曼编码。

根据设计要求和分析,要实现设计,必须实现以下方面的功能:(1)赫夫曼树的建立;(2)赫夫曼编码的生成;(3)编码文件的译码;三、概要设计程序由哪些模块组成以及模块之间的层次结构、各模块的调用关系;每个模块的功能。

武汉理工大学数据结构与算法综合实验哈夫曼树

武汉理工大学数据结构与算法综合实验哈夫曼树

..
v
.. .
..
.
typedef char * pBuffer ; //其大小视原文件压缩后的大小
2.核心算法设计
(1)生成 Huffman 树和 Huffman 编码的算法 void Select(HTNode huffTree[],int m) {
int min,min2,i; min=min2=1000; for(i=0;i<m;i++)
b=b<<1; if(pBinStr[i]=='1') {
b=b|0x01; } } return b; } bool InitHead(const char *pFilename,HEAD &sHead) { char ch;
..
v
.. . .. .
..
.
.. .
//初始化文件 strcpy(sHead.type,"HUF"); sHead.length=0; for(int i=0;i<256;i++) {
..
v
.. .
..
.
.. .
二叉树的存储结构。使用结构体存储节点,使用数组存储树的节点,使用静态二叉链表方 式存储二叉树。
Huffman编码存储结构 struct HTNode
{ int weight;//权值 int parent; int lchild; int rchild; char zifu; string bianma;
..
.
.. .
学生学号
Xxx
实验课成绩
学生实验报告书
实验课程名称 开课学院
指导教师姓名 学生姓名

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【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。

哈夫曼树 实验报告

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。

数据结构实验,线性表的插入和删除,单链表操作,Huffman编码树

数据结构实验,线性表的插入和删除,单链表操作,Huffman编码树
2.上机输入、调试实验程序;
{ int i,j,k,x1,x2,m1,m2;
for(i=1;i<(2*n);i++)
{ t[i].pa=t[i].lc=t[i].rc=0;
if(i<=n)
t[i].data=w[i];
else
t[i].data=0;
}
for(i=1;i<n;i++)
{ m1=m2=MAX;
x1=x2=0;
for(j=1;j<(n+i);j++)
ListCount=0;
int nOperateState;
while(TRUE)
{
printf( "选择你要操作的方法,1为插入,2为删除,3为查询!4为退出\r\n ");
scanf("%d",&nOperateState);
switch(nOperateState)
{
case 1:
InsertInfo();
{
printf("请不要重复插入相同学号的信息\r\n");
LocalFree(Info);
return;
}
ptemp=ptemp->pNext;
}
}
if (ListHead)
{
if (ListCount==1)
{
ListTail=Info;
ListTail->pNext=NULL;
ListHead->pNext=ListTail;
temp->stu_num,temp->stu_age,temp->stu_english_grade);
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c++数据结构实验哈夫曼树数据结构实验报告1.实验要求i.实验目的:(1)掌握二叉树基本操作的实现方法(2)掌握二叉树基本操作的实现方法(3)了解哈夫曼树的思想和相关概念(4)学习使用二叉树解决实际问题的能力(5)熟悉C++语言的基本编程方法,掌握集成编译环境的调试方法,熟练改错方法。

(6)熟悉设计算法的过程(7)进一步掌握指针、异常处理的使用ii.实验内容:利用二叉树结构实现赫夫曼编/解码器。

基本要求:1、初始化(Init):能够对输入的任意长度的字符串s进行统计,统计每个字符的频度,并建立赫夫曼树2、建立编码表(CreateTable):利用已经建好的赫夫曼树进行编码,并将每个字符的编码输出。

3、编码(Encoding):根据编码表对输入的字符串进行编码,并将编码后的字符串输出。

4、译码(Decoding):利用已经建好的赫夫曼树对编码后的字符串进行译码,并输出译码结果。

5、打印(Print):以直观的方式打印赫夫曼树(选作)6、计算输入的字符串编码前和编码后的长度,并进行分析,讨论赫夫曼编码的压缩效果。

测试数据:I love data Structure, I love Computer.I will try my best to study data structure.提示:1、用户界面可以设计为“菜单”方式:能够进行交互。

2、根据输入的字符串中每个字符出现的次数统计频度,对没有出现的字符一律不用编码。

iii.代码要求:1、必须要有异常处理,比如删除空链表时需要抛出异常;2、保持良好的编程的风格:代码段与段之间要有空行和缩近标识符名称应该与其代表的意义一致函数名之前应该添加注释说明该函数的功能关键代码应说明其功能3、递归程序注意调用的过程,防止栈溢出2. 程序分析树形结构是一种非线性结构可以用结点之间的分支来表示层次关系,二叉树是每个结点最多两个子树的有序树,十分适合计算机处理问题,而哈夫曼树是一种特殊的二叉树,它将权值大的数据放在了离根较近的结点处,这样使得带权路径长度最短,是非常好的存储方式。

2.1 存储结构1.结点结构的存储方式:右孩子……struct hnode //哈夫曼树结点的结构体{int weight;int parent;int lchild;int rchild;char data;};结点存储示意图:2.编码表的实现中使用了以下结构体:Struct hcode //编码表结构体{char data; //字符char code[100]; //编码内容};示意图为:3.在select函数中使用的结构体:struct node{int num;char data;};2.2关键算法分析:A)Init初始化:统计需要编码的字符串中每个字符的频度并建立哈夫曼树实现:在函数中设置了一个数组type用来统计字符串中字符的类型,no数组则用于统计每种字符串的个数,count用于存储每类字符的相应的个数。

void Huffman::Init() //将输入的数据保存至类中{cout << "请输入需要编译压缩的内容" << endl;cin.getline(in, 500, '\n');n = 0;no = 0;count = new node[127];//typefor (int j = 0; j < 127; j++) //对每一种字符的个数进行初始化{count[j].num = 0;}while (in[no] != '\0') //结束之前,每输入一个字符,则对应的数目增1{++count[in[no]].num;count[in[no]].data = in[no];++no;}for (int k = 0; k<127; k++) {if (count[k].num>0){n++;cout << count[k].data << count[k].num << endl;}}}将初始化的数据用于建立哈夫曼树:void Huffman::createht(){no = 0;htree = new hnode[2 * n - 1];//含有n种字符的哈夫曼树需要2*n-1个结点for (int i = 0; i<n; i++){while (count[no].num == 0) //该字符没有出现,跳过,继续找出现过的字符{no++;}htree[i].weight = count[no].num;//将count里统计的次数传入哈夫曼树的节点中,作为字符权重htree[i].lchild = -1;htree[i].rchild = -1;htree[i].parent = -1;//将左右孩子结点和父节点都置空htree[i].data = count[no].data;//将字符传入哈夫曼树的结点no++;}int x = -1, y = -1;for (int i = n; i < 2 * n - 1; i++){SelectMin(x, y, i);//挑选三者中的权重较小的两个htree[x].parent = htree[y].parent = i; //令较小的x、y为孩子节点,该两个结点的父节点是ihtree[i].weight = htree[x].weight +htree[y].weight;//i结点字符的权重赋为是左右孩子字符权重之和htree[i].lchild = x; //左孩子为xhtree[i].rchild = y; //右孩子为yhtree[i].parent = -1; //父节点置空x = -1;y = -1;}}注意select函数的编写十分重要,必须成功选出每次权值最小的两个数据才能正确的建立哈夫曼树void Huffman::SelectMin(int&x, int&y, intk) //选出权值较小的两个字符结点{int i = 0;while (i < k){while (i < k&&htree[i].parent == -1) //当前结点不具有父结点且满足i<k则进行循环{if (x == -1) //左孩子x = i;else if (y == -1)y = i;elseif (htree[x].weight <=htree[y].weight){if (htree[y].weight <=htree[i].weight){y = y; x = x;}elsey = i;}elseif (htree[x].weight > htree[y].weight){if (htree[i].weight >= htree[x].weight){x = x; y = y;}elsex = i;}i++;}i++;}}B)create table建立编码表:利用初始化得到的结果将哈夫曼树进行编码并输出每个字符的编码。

1.在程序中设置了一个数组save来存储每个字符的编码。

void Huffman::createhc() //建立哈夫曼编码表{hcodetable = new hcode[n]; //生成编码表for (int i = 0; i<n; i++){hcodetable[i].data = htree[i].data;int child = i;int parent = htree[i].parent;int k = 0;while (parent != -1){if (child == htree[parent].lchild) //该节点是父节点的左孩子则编码为0,右孩子则编码为1hcodetable[i].code[k] = '0';elsehcodetable[i].code[k] = '1';k++;child = parent; //将该节点的父节点进行编码输出parent = htree[child].parent;}hcodetable[i].code[k] = '\0'; //code 数组以\0结尾Reverse(hcodetable[i].code); //逆置输出字符的编码值}cout << "每个字符的编码为:" << endl;for (int i = 0; i<n; i++){cout << hcodetable[i].data << ":" << hcodetable[i].code << endl;//逐个输出对应的字符和其编码}}2.输出编码的结果与创建顺序相反故需要建立一个数组将编码数组的顺序调整。

void Reverse(char use[]) //逆置函数{char t[500];int i = 0, j = 0;while (use[i] != '\0'){t[i] = use[i];i++;}t[i] = '\0';i--;while (i >= 0) //通过t数组将use数组内的数据逆序排序{use[j] = t[i];i--;j++;}use[j] = '\0';}C).Encoding根据编码表对输入的字符串进行编码,并将编码后的字符串进行输出。

void Huffman::Encoding() //编译输入内容为代码内容用0和1表示{cout << "编码结果为:";int k = 0;for (int i = 0; in[i] != '\0'; i++){int j = 0;while (hcodetable[j].data != in[i]) //编码表的字符等于输入内容的字符时进行下一个while循环{j++;}int m = 0;while (hcodetable[j].code[m] != '\0')//输出该字符的编码{save[k] = hcodetable[j].code[m];//save数组记录编码数据cout << save[k] << endl;k++;m++;}}save[k] = '\0';cout << endl;}D).Decoding译码:利用建好的哈夫曼树对编码后的字符串进行译码,并输出译码的结果。

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