Advertisement

哈夫曼树的编码与译码，用C语言实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：CPP

简介：
本项目使用C语言实现了基于哈夫曼树的编码和译码算法，通过构建最优二叉树进行数据压缩与解压，展示了高效的数据处理能力。 哈夫曼树编码与译码的C语言实现方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 哈夫曼树的编码与译码，用C语言实现
    优质
    本项目使用C语言实现了基于哈夫曼树的编码和译码算法，通过构建最优二叉树进行数据压缩与解压，展示了高效的数据处理能力。 哈夫曼树编码与译码的C语言实现方法。
     
  • 用C语言实现哈夫曼树编码
    优质
    本项目使用C语言实现了哈夫曼树编码算法，包含构建最优二叉树及进行字符编码的功能。适合初学者学习数据压缩技术原理。 #include #include using namespace std; typedef struct Node { int weight; int parent, lchild, rchild; } HuffmanTree; //定义哈夫曼树结构 HuffmanTree *HT = nullptr; //声明全局变量，用于存储构造的哈夫曼树 char **HC = nullptr; //声明编码表数组指针 int n = 0; //字母个数，默认为26 bool flag = false; // 哈夫曼树节点创建函数（已省略） void CreateHT(HuffmanTree *T, int num) { for (int i = 1; i <= 2*num-1 ; ++i) T[i].parent=T[i].lchild=T[i].rchild=0; } // 哈夫曼编码构造函数（已省略） void HuffmanCoding(HuffmanTree *T, char **HC) { // 构造哈夫曼树的过程 } char* coding(char c); //字符c的哈夫曼编码 int main() { cout << ************哈弗曼编/译码器系统*************** << endl; do{ cout << : 初始化哈弗曼树 << endl; cout << : 输入待编码字符串 << endl; cout << : 利用已建好的哈夫曼树进行编码 << endl; cout << : 利用已建好的哈夫曼树进行译码 << endl; cout <<

    : 打印代码文件 << endl; cout << : 打印哈弗曼树 << endl; cout << : 退出程序 << endl; char choice; cin >> choice; switch (choice) { case I: // 初始化 CreateHT(HT, n); // 创建并初始化哈夫曼树节点 HuffmanCoding(HT, HC); flag = true; break; case W: if (!flag) cout << 请先初始化哈弗曼树，输入I << endl; else Input(); break; case E: // 编码操作 if(flag) Encoding(); else cout<<请先进行初始化<> noskipws >> c) { if(c>=A && c<=Z) {weight[c-A]++;} } infile.close(); HT = new HuffmanTree[52]; // 创建哈夫曼树节点空间 CreateHT(HT, n); // 初始化 HC = (char**)malloc(n*sizeof(char*)); for(int i=0;i0){ s[--start]=HT[*HC[c]].parent-A; HT[(*HC[c])].parent=start+1; //调整哈弗曼树结构 *HC[c] = (HT[*HC[c]].parent & 1) ? HT[*HC[c]].lchild : HT[*HC[c]].rchild; } return s + start; } void Code_printing() {/*代码省略*/ } void Tree_printing(HuffmanTree* T, int num) { coprint(T+2*num-1,T); //打印哈弗曼树 } int numb=0; // 递归先序遍历输出结点的权值和该节点所代表字符（如果有的话） void coprint(HuffmanTree

     
  • C++中哈夫曼树编码与译码的实现
    优质
    本文介绍了在C++编程语言环境下，实现基于哈夫曼树的编码和译码技术的过程。通过构建最优前缀树，有效提高了数据压缩比和传输效率，为信息处理提供了新的视角。 一．背景介绍： 给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若带权路径长度达到最小，则称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树（Huffman Tree）。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，其中权值较大的节点离根较近。 二．实现步骤： 1. 构造一棵哈夫曼树。 2. 根据创建好的哈夫曼树生成一张哈夫曼编码表。 3. 输入一串哈夫曼序列，并输出原始字符。 三．设计思想： 首先，需要构造一颗哈夫曼树。每个结点的结构包括权值、双亲和左右孩子；如果由n个字符来构建一棵哈夫曼树，则共有2n-1个节点；在开始之前先进行初始化操作，即把所有结点的双亲与左右孩子的下标都赋为0。
     
  • 用C/C++实现哈夫曼树和哈夫曼编码
    优质
    本项目通过C/C++语言实现了数据结构中的哈夫曼树及哈夫曼编码算法，提供字符集及其出现频率，自动生成最优前缀编码。 哈夫曼树（Huffman Tree）是一种用于数据压缩的特殊树形结构，在1952年由David A. Huffman提出，并被广泛应用于各种数据压缩算法中。 哈夫曼编码（Huffman Coding）是基于哈夫曼树的一种编码技术，它通过为频繁出现的数据赋予较短的代码、不常出现的数据赋予较长的代码来实现高效的数据压缩。这种编码方式确保了解码时不会产生歧义。 构建哈夫曼树的过程依据字符频率进行：从最小频率开始逐步合并节点直至形成完整的树形结构。而哈夫曼编码则是根据这棵树，通过根到叶子路径上的0和1序列来定义每个字符的代码。 由于能够有效减小数据量并提高传输与存储效率，哈夫曼编码在实际应用中被广泛采用。
     
  • C++中实现的哈夫曼树与哈夫曼编码.rar
    优质
    本资源提供了使用C++语言实现哈夫曼树及基于该树构造哈夫曼编码的具体代码示例和算法解析，适合初学者学习数据压缩技术。 C++实现哈夫曼树及哈夫曼编码的代码简介可以参考相关文章。提供的源程序可以直接运行。
     
  • 用C语言实现哈夫曼编码
    优质
    本项目采用C语言编程，实现了基于字符频率构建最优前缀树的哈夫曼编码算法，用于数据压缩与解压。 本段落详细介绍了如何用C语言实现哈夫曼编码，并提供了示例代码供读者参考。这些示例非常详尽，具有一定的借鉴意义，对相关话题感兴趣的读者可以仔细阅读并学习。
     
  • 用C语言实现哈夫曼编码
    优质
    本项目使用C语言实现了数据压缩中的经典算法——哈夫曼编码。通过构建最优二叉树，有效减少了文件存储空间，展示了编码与解码全过程。 用C语言实现哈夫曼编码，并计算平均码长。
     
  • 哈夫曼树与哈夫曼编码解码的实现
    优质
    本项目旨在探讨并实现哈夫曼树及基于该树结构的编码与解码技术。通过优化数据压缩算法，提高信息传输效率。 利用哈夫曼编码进行信息通讯可以大大提高信道的利用率、缩短信息传输时间并降低传输成本。然而，这需要在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码；在接受端将传来的数据解码。对于双工信道（即支持双向信息传输的通道），每端都需要一套完整的编/译码机制。请为这样的通信站点开发一个哈夫曼编码的编/译码系统。 基本要求：根据给定字符文件统计各字符出现频率，构建Huffman树并编制对应的Huffman编码；然后将该字符文件进行编码，并生成一个新的编码文件；最后利用此新编码文件解码回原字符文件。（二进制位表示每个哈夫曼代码） 提高要求：改进现有的哈夫曼编码方法以产生多种不同的编码方案，针对同一组测试数据用不同方案来实现编码。从最终产生的文件长度和算法复杂度等方面进行比较。 测试材料可以是英文文档或中文文档等文本资料。
     
  • C语言中的哈夫曼编码与译码
    优质
    本文章介绍如何在C语言中实现哈夫曼编码与译码的过程，包括构建最优二叉树、生成哈夫曼编码以及进行压缩和解压缩的具体方法。 哈夫曼编码及译码功能包括查看编码后的二进制文件、打印生成的哈夫曼树以及进行译码操作。系统提供菜单选项，用户可以根据提示输入大写字母来选择相应的操作。
     
  • 用C语言实现哈夫曼树
    优质
    本文章详细介绍了如何使用C语言来实现哈夫曼树的数据结构及其编码算法，包括节点创建、权重计算以及编码和解码过程。适合编程爱好者和技术初学者参考学习。 哈夫曼树是一种特殊的二叉树，在数据压缩与编码优化方面有着广泛应用。它根据字符出现的频率来分配不同的编码长度：频繁出现的字符将被赋予较短的编码，而较少使用的字符则有较长的编码，以达到更高效的编码效果。 下面详细解释如何使用C语言实现哈夫曼树，并解析提供的代码示例： 首先定义`HuffmanNode`结构体表示哈夫曼树中的节点。该结构包括： - `char letter`: 存储字母或中间节点（非叶结点标记为#）。 - `struct HuffmanNode *parent`: 指向父节点的指针，用于回溯编码路径。 - `int code`：如果这个子节点是其父节点的左孩子，则此字段设为0；如果是右孩子则设置为1。这对于构建哈夫曼编码非常关键。 然后定义了辅助结构体`HeapNode`来建立最小堆，这是构造哈夫曼树的核心数据结构之一： - `int rate`: 字符出现频率。 - `HuffmanNode *node`: 对应的哈夫曼节点指针。 代码中还包含了一些全局变量和函数声明。例如：初始化（`init()`），输入字符及其频率（`input()`）等辅助操作，以及用于维护最小堆性质的关键函数如调整堆结构(`heapIfy()`)、插入新元素到堆内 (`heapInsert()`) 和从堆顶提取最小节点 (`extractMin()`)。 构建哈夫曼树的过程主要通过以下步骤实现： 1. 初始化并填充频率表。 2. 使用上述定义的辅助函数建立一个包含所有字符及其频率的最小堆。 3. 重复执行下列操作直至只剩下一个元素在堆中：从堆顶取出两个具有最低频率的节点，创建一个新的父节点（其频率为这两个子节点之和），并将该新节点插入到堆中。 一旦构建完成哈夫曼树后，可以通过回溯所有叶结点来生成完整的编码。具体而言就是通过遍历每个叶子结点，并根据`code`属性追溯路径直到根部，从而构造出正确的哈夫曼编码序列。 这段C代码完整地展示了如何从给定的字符频率表开始构建哈夫曼树并产生相应的哈夫曼编码方案。利用最小堆动态调整和添加节点的方式确保了高频使用的符号可以被更快捷地访问到，进而实现了高效的数据压缩与传输目的，在文本处理及数据通信领域有着广泛的应用价值。