Advertisement

带注释的哈夫曼编码与译码代码,可直接运行

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


简介:
本资源提供了一种带有详细注释的哈夫曼编码及解码算法实现方式,并附有可以直接运行的示例代码。适合初学者学习和参考使用。 哈夫曼编码译码代码如下所示,并配有详细注释以供直接运行使用。 ```python import heapq class HuffmanNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None # 用于堆排序的比较方法 def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq def build_frequency_dict(text): frequency = {} for char in text: if char not in frequency: frequency[char] = 0 frequency[char] += 1 return frequency def build_huffman_tree(frequency): priority_queue = [HuffmanNode(char, freq) for char, freq in frequency.items()] heapq.heapify(priority_queue) while len(priority_queue) > 1: left_node = heapq.heappop(priority_queue) right_node = heapq.heappop(priority_queue) merged_freq = left_node.freq + right_node.freq merged_node = HuffmanNode(None, merged_freq) merged_node.left = left_node merged_node.right = right_node heapq.heappush(priority_queue, merged_node) return priority_queue[0] def generate_codes(node, prefix=, codebook={}): if node is not None: if node.char is not None and len(prefix) > 0: codebook[node.char] = prefix generate_codes(node.left, prefix + 0, codebook) generate_codes(node.right, prefix + 1, codebook) def huffman_encode(text): frequency_dict = build_frequency_dict(text) tree_root = build_huffman_tree(frequency_dict) code_book = {} generate_codes(tree_root, , code_book) encoded_text = for char in text: if char in code_book: encoded_text += code_book[char] return encoded_text def huffman_decode(encoded_data, tree): decoded_output = [] node = tree for bit in encoded_data: if bit == 0: node = node.left else: node = node.right if node.char is not None: decoded_output.append(node.char) node = tree return .join(decoded_output) # 示例使用方法: text_input = this is an example for huffman encoding frequency_dict = build_frequency_dict(text_input) huffman_tree_root = build_huffman_tree(frequency_dict) encoded_data = huffman_encode(text_input) print(Encoded data:, encoded_data) decoded_text = huffman_decode(encoded_data, huffman_tree_root) print(Decoded text:, decoded_text) ``` 以上代码实现了哈夫曼编码的构建、编码和解码过程,包括频率字典生成、哈夫曼树建立以及基于此树进行数据压缩与还原。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本资源提供了一种带有详细注释的哈夫曼编码及解码算法实现方式,并附有可以直接运行的示例代码。适合初学者学习和参考使用。 哈夫曼编码译码代码如下所示,并配有详细注释以供直接运行使用。 ```python import heapq class HuffmanNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None # 用于堆排序的比较方法 def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq def build_frequency_dict(text): frequency = {} for char in text: if char not in frequency: frequency[char] = 0 frequency[char] += 1 return frequency def build_huffman_tree(frequency): priority_queue = [HuffmanNode(char, freq) for char, freq in frequency.items()] heapq.heapify(priority_queue) while len(priority_queue) > 1: left_node = heapq.heappop(priority_queue) right_node = heapq.heappop(priority_queue) merged_freq = left_node.freq + right_node.freq merged_node = HuffmanNode(None, merged_freq) merged_node.left = left_node merged_node.right = right_node heapq.heappush(priority_queue, merged_node) return priority_queue[0] def generate_codes(node, prefix=, codebook={}): if node is not None: if node.char is not None and len(prefix) > 0: codebook[node.char] = prefix generate_codes(node.left, prefix + 0, codebook) generate_codes(node.right, prefix + 1, codebook) def huffman_encode(text): frequency_dict = build_frequency_dict(text) tree_root = build_huffman_tree(frequency_dict) code_book = {} generate_codes(tree_root, , code_book) encoded_text = for char in text: if char in code_book: encoded_text += code_book[char] return encoded_text def huffman_decode(encoded_data, tree): decoded_output = [] node = tree for bit in encoded_data: if bit == 0: node = node.left else: node = node.right if node.char is not None: decoded_output.append(node.char) node = tree return .join(decoded_output) # 示例使用方法: text_input = this is an example for huffman encoding frequency_dict = build_frequency_dict(text_input) huffman_tree_root = build_huffman_tree(frequency_dict) encoded_data = huffman_encode(text_input) print(Encoded data:, encoded_data) decoded_text = huffman_decode(encoded_data, huffman_tree_root) print(Decoded text:, decoded_text) ``` 以上代码实现了哈夫曼编码的构建、编码和解码过程,包括频率字典生成、哈夫曼树建立以及基于此树进行数据压缩与还原。
  • C语言(含),附
    优质
    本代码实现C语言中的哈夫曼编码算法,包含数据压缩所需的编码与解码功能,并提供详细注释以帮助理解。 哈夫曼编码的C语言实现包含详细的代码注释,并具备编码与译码功能。该程序能够输出每个字符对应的Huffman码,支持输入一段Huffman码转换为文本或输入一段文本翻译成Huffman码。此外,还计算了信源熵、编码效率和平均编码长度。
  • 压缩解压算法(
    优质
    本项目提供了一个可以直接运行的哈夫曼编码实现,包括高效的压缩和解压算法。适用于数据存储或传输优化需求。 哈夫曼压缩与解压算法(可以直接运行),可以将数据压缩成二进制文件,并生成一个txt文件来查看哈夫曼编码。这是一个用C++编写的代码实现。
  • 完整打印
    优质
    本文提供了一个完整的Python代码实现霍夫曼编码和解码过程,并附有生成可打印格式的霍夫曼树的方法。适合于学习数据压缩技术的读者参考使用。 课程设计:霍夫曼编码译码完整代码及打印哈夫曼树的实现。
  • 器~
    优质
    简介:本文探讨了哈夫曼编码技术及其应用,介绍了一种高效的哈夫曼编码与译码器设计方法,旨在优化数据压缩和传输效率。 这段文字描述的内容包括一份详尽的课程设计报告(包含目录、中英文摘要、致谢及参考文献等),总共三十多页;哈夫曼编解码的源代码及其详细注释说明。
  • 优质
    哈夫曼编码是一种用于数据压缩的编码方式,通过为字符分配不同长度的二进制代码来减少文件大小。这段简介将介绍其原理和应用。哈夫曼树构建过程及其在信息传输中的优化作用也将被提及。 设计一个利用哈夫曼算法的长途电话区号编码/译码器。 基本要求: 1. 将权值数据(根据人口决定)存放在名为data.txt的数据文件中,该文件位于执行程序的当前目录。 2. 分别采用动态和静态存储结构。 3. 初始化:从键盘输入字符集大小n、n个字符以及对应的n个权值,建立哈夫曼树; 4. 编码:利用构建好的哈夫曼树生成相应的哈夫曼编码; 5. 输出生成的编码。 进一步完成内容: 1. 实现译码功能。 2. 显示构造出的哈夫曼树。 3. 优化界面设计。
  • C/C++: 工具 (附详尽).rar
    优质
    本资源提供了一个包含详尽注释的哈夫曼编码与解码工具程序,使用C/C++编写。通过高效的数据压缩算法帮助用户理解和实现数据压缩技术。 设计一个哈夫曼编码/译码系统用于对字符串进行编码和解码: 基本要求: - 从文件读取一篇英文文档(文本段落件1),统计文档中各个字符出现的次数; - 根据每个字符出现的次数(或概率)构造一棵哈夫曼树,并为每个叶子节点生成对应的哈夫曼编码; - 输出每片叶子结点所对应的哈夫曼编码; - 计算并输出所有字符的平均编码长度,精确到小数点后两位; - 将该英文文档内容转换成电文代码形式,并将结果保存在一个新的文本段落件(2)中。 - 使用上一步生成的电文码,还原为原始英文文档的内容,并将其存入第三个文本段落件(3)内; - 比较初始输入的文件1与最终解码后的输出文件3内容是否完全一致并展示比较的结果。
  • 优质
    简介:哈夫曼树是一种优化路径长度的二叉树结构,用于数据压缩中的哈夫曼编码算法。该算法通过为频繁出现的数据分配较短的编码来减少文件大小和传输时间,提高通信效率。 数据结构实验要求:根据输入的结点数及各结点权值生成哈夫曼树,并输出每个节点的左右子树以及对应的哈夫曼编码。哈夫曼编码(Huffman Coding)又称霍夫曼编码,是一种可变字长编码(VLC)的方式。
  • 优质
    简介:本文探讨了哈夫曼树在数据压缩中的应用,详细介绍了如何利用该算法进行高效编码与译码,并分析其优化信息存储的效果。 用于哈夫曼树的编码与译码,并将结果保存到文件中。
  • PCA降维,不容错过
    优质
    这段代码实现了带有详细注释的主成分分析(PCA)降维过程,方便理解和学习。可以直接运行,适用于数据预处理和机器学习模型训练中的特征维度压缩。别错过这个实用工具! PCA降维代码可以直接运行。请将其中的数据替换为你自己的数据,并注意阅读相关注释。欢迎下载并使用,希望你能喜欢这份资源。如果可以的话,请给予评分,谢谢!