编写哈夫曼编码生成函数huffman_enc.m。该函数需要输入原始数据序列，输出对应的哈夫曼编码序列，以及哈夫曼编码表。

下面是一个生成哈夫曼编码的Matlab函数huffman_enc.m的示例代码：

function [C, D] = huffman_enc(X)
% 生成哈夫曼编码
% 输入：X为原始数据序列
% 输出：C为对应的哈夫曼编码序列，D为哈夫曼编码表

if nargin < 1
    error('Not enough input arguments.');
end

% 统计出现频率
f = histcounts(X, unique(X));

% 构建哈夫曼树
h = hufftree(f);

% 生成哈夫曼编码表
D = huffdict(h);

% 生成哈夫曼编码序列
C = huffenco(X, D);

在上面的代码中，首先使用Matlab中的histcounts函数统计原始数据序列X中每个符号的出现频率。然后使用自定义函数hufftree构建哈夫曼树，使用Matlab中的huffdict函数生成哈夫曼编码表，最后使用Matlab中的huffenco函数生成哈夫曼编码序列。函数hufftree和huffdict的实现可以参考Matlab官方文档中的示例代码。

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2、编写哈夫曼编码生成函数huffman_enc.m。该函数需要输入原始数据序列，输出对应的哈夫曼编码序列，以及哈夫曼编码表。

以下是一个简单的 `huffman_enc.m` 哈夫曼编码生成函数的示例代码：

function [encoded_data, codebook] = huffman_enc(data)
% 计算每个符号的频率
symbols = unique(data);
freqs = histcounts(data, [symbols, symbols(end)+1]);
freqs = freqs(:);

% 使用频率构建哈夫曼树
num_symbols = numel(symbols);
nodes = repmat(struct('symbol', 0, 'freq', 0, 'left', [], 'right', []), ...
               num_symbols, 1);
for i = 1:num_symbols
    nodes(i).symbol = symbols(i);
    nodes(i).freq = freqs(i);
end
while numel(nodes) > 1
    [freqs, idx] = sort([nodes.freq]);
    nodes = [struct('symbol', 0, 'freq', freqs(1), 'left', nodes(idx(1)), ...
                    'right', nodes(idx(2))) nodes(idx(3:end))];
end

% 生成编码表
codebook = repmat(struct('symbol', 0, 'code', ''), num_symbols, 1);
stack = struct('node', nodes(1), 'code', '');
while ~isempty(stack)
    node = stack(end).node;
    code = stack(end).code;
    stack(end) = [];
    if isempty(node.left) && isempty(node.right)
        idx = find(symbols == node.symbol, 1);
        codebook(idx).symbol = node.symbol;
        codebook(idx).code = code;
    else
        stack(end+1:end+2) = [struct('node', node.left, 'code', [code '0']) ...
                              struct('node', node.right, 'code', [code '1'])];
    end
end

% 对数据进行编码
encoded_data = '';
for i = 1:numel(data)
    idx = find(symbols == data(i), 1);
    encoded_data = [encoded_data codebook(idx).code];
end
end

这个函数首先计算每个符号在原始数据中出现的频率，并使用它们构建哈夫曼树。然后，它使用哈夫曼树生成编码表，并对原始数据进行编码。最后，它返回编码后的数据和编码表。注意，编码表是一个结构数组，每个元素包含一个符号和对应的编码。

编写哈夫曼解码函数huffman_dec.m。该函数需要输入编码序列和哈夫曼编码表，输出对应的原始数据序列。

好的，我可以帮你编写哈夫曼解码函数huffman_dec.m。以下是代码实现：

function decoded_data = huffman_dec(encoded_data, huffman_table)
% 哈夫曼解码函数
% 输入：编码序列encoded_data，哈夫曼编码表huffman_table
% 输出：解码后的原始数据序列decoded_data

% 初始化解码后的原始数据序列
decoded_data = [];

% 获取哈夫曼编码表中的编码长度
code_length = cellfun('length', huffman_table(:, 2));

% 初始化编码序列指针
pointer = 1;

% 循环解码编码序列
while pointer <= length(encoded_data)
    % 初始化匹配结果
    match = 0;
    % 逐个比较编码长度，寻找匹配的哈夫曼编码
    for i = find(code_length <= length(encoded_data) - pointer + 1)'
        if strcmp(encoded_data(pointer:pointer+i-1), huffman_table{i, 2})
            % 找到匹配的哈夫曼编码，记录对应的符号并更新编码序列指针
            decoded_data = [decoded_data; huffman_table{i, 1}];
            pointer = pointer + i;
            match = 1;
            break;
        end
    end
    % 如果未找到匹配的哈夫曼编码，则说明编码序列错误
    if ~match
        error('Invalid Huffman code sequence.');
    end
end

end

这个函数首先初始化解码后的原始数据序列为一个空数组，然后循环解码编码序列。在循环中，它逐个比较哈夫曼编码表中的编码长度，寻找匹配的哈夫曼编码。一旦找到匹配的哈夫曼编码，就记录对应的符号并更新编码序列指针。如果未找到匹配的哈夫曼编码，则说明编码序列错误。最后，函数返回解码后的原始数据序列。