2020年最新数据结构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《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。
数据结构实验实验报告Huffman赫夫曼编码及应用
实验报告课程名称：数据结构实验名称：赫夫曼编码及应用院（系）：计算机与通信工程学院专业班级：计算机科学与技术姓名：学号：指导教师：2020 年 5 月12 日一、实验目的掌握赫夫曼树和赫夫曼编码的基本思想和算法的程序实现。
二、实验内容及要求1、任务描述a.提取原始文件中的数据（包括中文、英文或其他字符），根据数据出现的频率为权重，b.构建Huffman编码表；c.根据Huffman编码表对原始文件进行加密，得到加密文件并保存到硬盘上；d.将加密文件进行解密，得到解码文件并保存点硬盘上；e.比对原始文件和解码文件的一致性，得出是否一致的结论。
2、主要数据类型与变量a.对Huffman树采用双亲孩子表示法，便于在加密与解密时的操作。
typedef struct Huffman* HuffmanTree;struct Huffman{unsigned int weight; //权值unsigned int p, l, r;//双亲，左右孩子};b．对文本中出现的所有字符用链表进行存储。
typedef struct statistics* List;struct statistics {char str; //存储此字符int Frequency; //出现的频率（次数）string FinalNum; //Huffman编码struct statistics* Next;};3、算法或程序模块对读取到的文本进行逐字符遍历，统计每个字符出现的次数，并记录在创建的链表中。
借助Huffman树结构，生成结构数组，先存储在文本中出现的所有字符以及它们出现的频率（即权值），当作树的叶子节点。
再根据叶子节点生成它们的双亲节点，同样存入Huffman树中。
在完成对Huffman树的创建与存储之后，根据树节点的双亲节点域以及孩子节点域，生成每个字符的Huffman编码，并存入该字符所在链表节点的FinalNum域。
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一、实验目的：通过哈夫曼编、译码算法的实现，巩固二叉树及哈夫曼树相关知识的理解掌握，训练学生运用所学知识，解决实际问题的能力。
二、实验内容：已知每一个字符出现的频率，构造哈夫曼树，并设计哈夫曼编码。
1、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。
2、打印每一个字符对应的哈夫曼编码。
3、对从终端读入的字符串进行编码，并显示编码结果。
4、对从终端读入的编码串进行译码，并显示译码结果。
三、实验方案设计：（对基本数据类型定义要有注释说明，解决问题的算法思想描述要完整，算法结构和程序功能模块之间的逻辑调用关系要清晰，关键算法要有相应的流程图，对算法的时间复杂度要进行分析）1、算法思想：（1）构造两个结构体分别存储结点的字符及权值、哈夫曼编码值：（2）读取前n个结点的字符及权值，建立哈夫曼树：（3）根据哈夫曼树求出哈夫曼编码：2、算法时间复杂度：（1）建立哈夫曼树时进行n到1次合并，产生n到1个新结点，并选出两个权值最小的根结点：O（n²）；（2）根据哈夫曼树求出哈夫曼编码：O（n²）。
（3）读入电文，根据哈夫曼树译码：O（n）。
四、该程序的功能和运行结果：（至少有三种不同的测试数据和相应的运行结果，充分体现该程序的鲁棒性）1、输入字符A，B，C，D，E，F及其相应权值16、12、9、30、6、3。
2、输入字符F，E，N，G，H，U，I及其相应权值30、12、23、22、12、7、9。
3、输入字符A，B，C，D，E，F，G，H，I，G及其相应权值19、23、25、18、12、67、23、9、32、33。
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。
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一、实验背景1：引言在日常生活中，信息传输已经成为了一个非常重要的环节。
通过对信息进行编码，可以有效地减少信息传输的开销和存储空间。
哈夫曼编码是一种常见的无损数据压缩方法，广泛应用于图像、音频和视频等领域。
本实验旨在通过实现哈夫曼编码算法，深入理解其工作原理，并对其性能进行评估。
2：实验目的本实验旨在：a：了解哈夫曼编码算法的基本原理；b：实现哈夫曼编码算法，并将其应用于对文本进行压缩；c：评估哈夫曼编码算法在不同文本数据上的性能。
二、实验内容1：哈夫曼编码原理介绍2：哈夫曼编码的实现思路a：构建哈夫曼树b：哈夫曼编码表c：对文本进行编码和解码3：实验环境介绍a：硬件环境b：软件环境4：实验步骤详解a：构建哈夫曼树的实现方法b：哈夫曼编码表的实现方法c：文本编码和解码的实现方法5：实验数据与结果分析a：不同文本数据的压缩结果对比 b：压缩性能的评估指标6：实验心得与建议a：实验过程中遇到的问题b：改进与优化方向三、实验结果与分析1：实验数据a：不同文本数据的大小与内容b：压缩率等性能指标数据2：实验结果分析a：不同文本数据对压缩效果的影响b：压缩率与文本数据的关系c：哈夫曼编码的运行时间分析四、结论根据实验结果和分析，可以得出以下结论：1：哈夫曼编码算法能够有效地减少文本数据的存储空间。
2：不同文本数据的压缩率存在差异，与文本的特性有关。
3：哈夫曼编码算法的运行时间与文本数据的长度成正比关系。
附件：1：实验源代码2：实验数据和结果法律名词及注释：1：无损数据压缩：指通过编码和解码过程，在不导致数据信息损失的情况下减少数据量。
2：哈夫曼编码：一种变长编码方式，通过更少的编码长度来表示频率较高的字符，从而达到减少编码长度的目的。
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。
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数据结构实验报告
――实验五简单哈夫曼编 / 译码的设计与实现
本实验的目的是通过对简单哈夫曼编 / 译码系统的设计与实现来熟练掌握树型结构在实际问题中的应用。
此实验可以作为综合实验，阶段性实验时可以选择其中的几个功能来设计和实现。
一、【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，此实验即设计这样的一个简单编 / 码系统。
系统应该具有如下的几个功能
1、接收原始数据。
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 nodedata.dat 中。
2 、编码。
利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件 nodedata.dat 中读入），对文件中的正文进行编码，然后将结果存入文件 code.dat 中。
3 、译码。
利用已建好的哈夫曼树将文件code.dat 中的代码进行译码，结果存入文件
textfile.dat 中。
4、打印编码规则。
即字符与编码的一一对应关系。
二、【数据结构设计】
1、构造哈夫曼树时使用静态链表作为哈夫曼树的存储。
在构造哈夫曼树时，设计一个结构体数组 HuffNode 保存哈夫曼树中各结点的信息，根据二叉树的性质可知，具有 n 个叶子结点的哈夫曼树共有 2n-1 个结点，所以数组 HuffNode 的大小设置为 2n-1 ，描述结点的数据类型为 typedef struct
{
int weight;// 结点权值
int parent;
int lchild;
int rchild;
char inf;
}HNodeType;
2 、求哈夫曼编码时使用一维结构数组 HuffCode 作为哈夫曼编码信息的存储。
求哈夫曼编码，实质上就是在已建立的哈夫曼树中，从叶子结点开始，沿结点的双亲链域回退到根结点，没回退一步，就走过了哈夫曼树的一个分支，从而得到一位哈夫曼码值，由于一个字符的哈夫曼编码是从根结点到相应叶子结点所经过的路径上各分支所组成的、
序列，因此先得到的分支代码为所求编码的低位码，后得到的分支代码位所求编码的高位码，所以设计如下数据类型
#define MAXBIT 1
typedef struct
HaffNode[i].parent=-1;
HaffNode[i].parent=-1;
HaffNode[i].parent=-1;
HaffNode[i].parent=-1;
{
{
int bit[MAXBIT]；
int start； }HcodeType；
3 、文件 nodedata.dat 、code.dat 和 textfile.dat 。
三、【功能（函数）设计】
1、初始化功能模块。
此功能模块的功能为从键盘接收字符集大小n ，以及 n 个字符和 n 个权值。
、建立哈夫曼树的功能模块。
此模块功能为使用 1 中得到的数据按照教材中的构造哈夫曼树的算法构造哈夫曼树，即将 HuffNode 数组中的各个位置的各个域都添上相关的值，并将这个结构体数组存于文件hfmtree.dat 中。
、建立哈夫曼编码的功能模块。
此模块功能为从文件 nodedata.dat 中读入相关的字符信息进行哈夫曼编码，然后将结果存入 code.dat 中，同时将字符与、 1 代码串的一一对应关系打印到屏幕上。
4、译码的功能模块。
此模块功能为接收需要译码的、1 代码串，按照 3 中建立的编码规则将其翻译成字符集中字符所组成的字符串形式，存入文件 textfile.dat ，同时将翻译的结果在屏幕上打印输出。
四、【编码实现】
#include<iostream.h>
#include<fstream.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#define MaxBit 1
#define Maxvalue 1// 应该大于权重之和
#define Maxleaf 1
#define Maxnode Maxleaf*2-1
typedef struct
int weight;
int parent;
int lchild;
int rchild;
char inf;
}HNodeType;
struct HcodeType
{
int bit[MaxBit];
int start;
};
void Creat_Haffmantree(int &n)
{
HNodeType *HaffNode=new HNodeType[2*n-1]; int i,j; int m1,m2,x1,x2;
for(i=;i<2*n-1;i++)
{
HaffNode[i].weight=;
m1=HaffNode[j].weight;
m1=HaffNode[j].weight;
m1=HaffNode[j].weight;
m1=HaffNode[j].weight;。