利用Huffan编码实现文件压缩实验

时间: 2023-11-09 12:07:44 浏览: 24
好的,我可以为您讲解一下利用Huffman编码实现文件压缩的实验。 Huffman编码是一种最优编码方法,可以通过统计字符出现的频率来得到每个字符的编码,从而达到压缩文件的目的。下面是一个简单的Huffman编码实验步骤: 1. 统计字符出现的频率。 2. 根据频率构建哈夫曼树。哈夫曼树是一种二叉树,叶子节点对应字符,非叶子节点对应频率。 3. 根据哈夫曼树为每个字符生成编码。从根节点开始,每次向左走为0,向右走为1。 4. 将编码写入文件,并在文件开头写入字符频率表。 5. 解压文件时,读取字符频率表,根据频率构建哈夫曼树,然后根据编码还原原始文件。 需要注意的是,Huffman编码并不一定能压缩所有类型的文件,因为某些文件中的字符出现频率可能比较均匀,无法得到较好的压缩效果。在实际应用中,还需要结合其他压缩算法来提高压缩率。 希望这个回答对您有帮助!
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帮我用c语言写一个利用Huffan编码实现文件压缩

好的,我可以为您提供一个简单的C语言实现。以下代码实现了文件的压缩和解压功能: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 256 #define MAX_FILENAME 100 // 定义哈夫曼树节点 struct HuffmanNode { char data; int freq; struct HuffmanNode *left; struct HuffmanNode *right; }; // 定义哈夫曼编码 struct HuffmanCode { char data; char code[MAX_TREE_HT]; }; // 统计字符出现频率 void countFrequency(FILE *fp, int *freq) { char ch; while ((ch = fgetc(fp)) != EOF) { freq[ch]++; } } // 创建哈夫曼树节点 struct HuffmanNode *createNode(char data, int freq) { struct HuffmanNode *node = (struct HuffmanNode *) malloc(sizeof(struct HuffmanNode)); node->data = data; node->freq = freq; node->left = node->right = NULL; return node; } // 创建哈夫曼树 struct HuffmanNode *buildHuffmanTree(int *freq) { int i; struct HuffmanNode *node, *left, *right; struct MinHeap *heap = createMinHeap(MAX_TREE_HT); for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (freq[i] > 0) { node = createNode((char) i, freq[i]); insertMinHeap(heap, node); } } while (heap->size > 1) { left = deleteMinHeap(heap); right = deleteMinHeap(heap); node = createNode('\0', left->freq + right->freq); node->left = left; node->right = right; insertMinHeap(heap, node); } node = deleteMinHeap(heap); destroyMinHeap(heap); return node; } // 生成哈夫曼编码 void generateHuffmanCode(struct HuffmanNode *node, char *code, int len, struct HuffmanCode *hCodes) { if (node == NULL) { return; } if (node->left == NULL && node->right == NULL) { hCodes[node->data].data = node->data; hCodes[node->data].code[len] = '\0'; strcpy(hCodes[node->data].code, code); return; } code[len] = '0'; generateHuffmanCode(node->left, code, len + 1, hCodes); code[len] = '1'; generateHuffmanCode(node->right, code, len + 1, hCodes); } // 将哈夫曼编码写入文件 void writeHuffmanCode(FILE *fp, struct HuffmanCode *hCodes, int *freq) { int i, j; char ch; fwrite(freq, sizeof(int), MAX_TREE_HT, fp); for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (freq[i] > 0) { ch = (char) i; fwrite(&ch, sizeof(char), 1, fp); fwrite(hCodes[i].code, sizeof(char), strlen(hCodes[i].code), fp); } } } // 从文件中读取哈夫曼编码 struct HuffmanNode *readHuffmanCode(FILE *fp, int *freq) { int i, j, len; char ch, *code; struct HuffmanNode *root = NULL; struct HuffmanNode *node = NULL; fread(freq, sizeof(int), MAX_TREE_HT, fp); for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (freq[i] > 0) { ch = (char) i; code = (char *) malloc(sizeof(char) * (MAX_TREE_HT + 1)); fread(code, sizeof(char), MAX_TREE_HT, fp); node = createNode(ch, freq[i]); if (root == NULL) { root = node; } for (j = 0, len = strlen(code); j < len; j++) { if (code[j] == '0') { if (node->left == NULL) { node->left = createNode('\0', 0); } node = node->left; } else if (code[j] == '1') { if (node->right == NULL) { node->right = createNode('\0', 0); } node = node->right; } } free(code); } } return root; } // 压缩文件 void compressFile(char *filename, struct HuffmanCode *hCodes) { int i, len; char ch, *code; FILE *fpin, *fpout; fpin = fopen(filename, "rb"); if (fpin == NULL) { printf("Error: cannot open file %s\n", filename); return; } len = strlen(filename); filename[len - 3] = 'h'; filename[len - 2] = 'f'; filename[len - 1] = 'c'; fpout = fopen(filename, "wb"); if (fpout == NULL) { printf("Error: cannot create file %s\n", filename); return; } int freq[MAX_TREE_HT] = {0}; countFrequency(fpin, freq); struct HuffmanNode *root = buildHuffmanTree(freq); generateHuffmanCode(root, code, 0, hCodes); writeHuffmanCode(fpout, hCodes, freq); rewind(fpin); code = (char *) malloc(sizeof(char) * (MAX_TREE_HT + 1)); while ((ch = fgetc(fpin)) != EOF) { strcpy(code, hCodes[ch].code); for (i = 0, len = strlen(code); i < len; i++) { if (code[i] == '0') { fwrite("0", sizeof(char), 1, fpout); } else if (code[i] == '1') { fwrite("1", sizeof(char), 1, fpout); } } } free(code); fclose(fpin); fclose(fpout); printf("File %s is compressed successfully!\n", filename); } // 解压文件 void decompressFile(char *filename, struct HuffmanNode *root) { int i; char ch, bit; FILE *fpin, *fpout; fpin = fopen(filename, "rb"); if (fpin == NULL) { printf("Error: cannot open file %s\n", filename); return; } int freq[MAX_TREE_HT] = {0}; readHuffmanCode(fpin, freq); root = readHuffmanCode(fpin, freq); char newfilename[MAX_FILENAME]; int len = strlen(filename); strncpy(newfilename, filename, len - 3); newfilename[len - 3] = 'u'; newfilename[len - 2] = 'n'; newfilename[len - 1] = 'c'; fpout = fopen(newfilename, "wb"); if (fpout == NULL) { printf("Error: cannot create file %s\n", newfilename); return; } struct HuffmanNode *node = root; while ((ch = fgetc(fpin)) != EOF) { for (i = 7; i >= 0; i--) { bit = (ch & (1 << i)) ? '1' : '0'; if (bit == '0') { node = node->left; } else if (bit == '1') { node = node->right; } if (node->left == NULL && node->right == NULL) { fwrite(&node->data, sizeof(char), 1, fpout); node = root; } } } fclose(fpin); fclose(fpout); printf("File %s is decompressed successfully!\n", filename); } int main() { int op; char filename[MAX_FILENAME]; struct HuffmanCode hCodes[MAX_TREE_HT] = {{0}}; struct HuffmanNode *root = NULL; while (1) { printf("1. Compress file\n"); printf("2. Decompress file\n"); printf("3. Exit\n"); printf("Enter your choice: "); scanf("%d", &op); switch (op) { case 1: printf("Enter filename to compress: "); scanf("%s", filename); compressFile(filename, hCodes); break; case 2: printf("Enter filename to decompress: "); scanf("%s", filename); decompressFile(filename, root); break; case 3: exit(0); } } return 0; } ``` 希望这个代码对您有帮助!

帮我用c语言写一个利用Huffan编码实现文件压缩的代码

好的,以下是一个简单的利用Huffman编码实现文件压缩的C语言代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // 定义Huffman树节点 typedef struct huffman_node { int freq; char data; struct huffman_node *left; struct huffman_node *right; } huffman_node; // 定义堆节点 typedef struct heap_node { int size; int capacity; huffman_node **array; } heap_node; // 创建Huffman树节点 huffman_node *create_huffman_node(char data, int freq) { huffman_node *node = (huffman_node *)malloc(sizeof(huffman_node)); node->data = data; node->freq = freq; node->left = NULL; node->right = NULL; return node; } // 创建堆节点 heap_node *create_heap(int capacity) { heap_node *heap = (heap_node *)malloc(sizeof(heap_node)); heap->size = 0; heap->capacity = capacity; heap->array = (huffman_node **)malloc(sizeof(huffman_node *) * capacity); return heap; } // 交换堆节点 void swap(huffman_node **a, huffman_node **b) { huffman_node *temp = *a; *a = *b; *b = temp; } // 最小堆调整 void heapify(heap_node *heap, int index) { int smallest = index; int left = 2 * index + 1; int right = 2 * index + 2; if (left < heap->size && heap->array[left]->freq < heap->array[smallest]->freq) { smallest = left; } if (right < heap->size && heap->array[right]->freq < heap->array[smallest]->freq) { smallest = right; } if (smallest != index) { swap(&heap->array[smallest], &heap->array[index]); heapify(heap, smallest); } } // 判断堆是否为空 int is_empty(heap_node *heap) { return heap->size == 0; } // 取出堆中最小的节点 huffman_node *pop_min(heap_node *heap) { huffman_node *min = heap->array[0]; heap->array[0] = heap->array[heap->size - 1]; heap->size--; heapify(heap, 0); return min; } // 插入节点到堆中 void insert_min_heap(heap_node *heap, huffman_node *node) { heap->size++; int i = heap->size - 1; while (i > 0 && node->freq < heap->array[(i - 1) / 2]->freq) { heap->array[i] = heap->array[(i - 1) / 2]; i = (i - 1) / 2; } heap->array[i] = node; } // 判断节点是否是叶子节点 int is_leaf(huffman_node *node) { return node->left == NULL && node->right == NULL; } // 创建Huffman树 huffman_node *build_huffman_tree(char data[], int freq[], int size) { heap_node *heap = create_heap(size); for (int i = 0; i < size; i++) { huffman_node *node = create_huffman_node(data[i], freq[i]); insert_min_heap(heap, node); } while (heap->size > 1) { huffman_node *left = pop_min(heap); huffman_node *right = pop_min(heap); huffman_node *parent = create_huffman_node('\0', left->freq + right->freq); parent->left = left; parent->right = right; insert_min_heap(heap, parent); } return pop_min(heap); } // 打印Huffman编码 void print_huffman_codes(huffman_node *root, int arr[], int top) { if (root->left) { arr[top] = 0; print_huffman_codes(root->left, arr, top + 1); } if (root->right) { arr[top] = 1; print_huffman_codes(root->right, arr, top + 1); } if (is_leaf(root)) { printf("%c: ", root->data); for (int i = 0; i < top; i++) { printf("%d", arr[i]); } printf("\n"); } } // 压缩文件 void compress_file(char *input_file, char *output_file) { FILE *in_fp = fopen(input_file, "r"); FILE *out_fp = fopen(output_file, "w"); char ch; int freq[256] = {0}; int total_chars = 0; while ((ch = fgetc(in_fp)) != EOF) { freq[ch]++; total_chars++; } char data[256]; int index = 0; for (int i = 0; i < 256; i++) { if (freq[i] != 0) { data[index++] = (char)i; } } huffman_node *root = build_huffman_tree(data, freq, index); int arr[256]; print_huffman_codes(root, arr, 0); fseek(in_fp, 0, SEEK_SET); char buffer = 0; int bits_written = 0; while ((ch = fgetc(in_fp)) != EOF) { int *code = (int *)malloc(sizeof(int) * 256); int bits_to_write = 0; huffman_node *temp = root; while (temp != NULL) { if (temp->left == NULL && temp->right == NULL) { code[bits_to_write] = -1; break; } else { int bit = (ch >> (7 - bits_written)) & 1; if (bit == 0) { temp = temp->left; } else { temp = temp->right; } code[bits_to_write] = bit; bits_to_write++; bits_written++; if (bits_written == 8) { bits_written = 0; ch = fgetc(in_fp); } } } for (int i = 0; i < bits_to_write; i++) { if (code[i] == -1) { break; } buffer = buffer << 1; buffer = buffer | code[i]; bits_written++; if (bits_written == 8) { fwrite(&buffer, sizeof(char), 1, out_fp); bits_written = 0; buffer = 0; } } free(code); } if (bits_written != 0) { buffer = buffer << (8 - bits_written); fwrite(&buffer, sizeof(char), 1, out_fp); } fclose(in_fp); fclose(out_fp); } int main() { char input_file[] = "input.txt"; char output_file[] = "output.bin"; compress_file(input_file, output_file); return 0; } ``` 在这个代码中,我们定义了一个`huffman_node`结构体来表示Huffman树的节点,并定义了一个`heap_node`结构体来表示堆的节点。我们使用最小堆来构建Huffman树。我们首先将每个字符出现的频率存储到一个数组`freq[]`中,然后创建一个`huffman_node`节点的堆,将所有非零频率字符的节点插入到堆中。我们然后取出堆中最小的两个节点,将它们合并成一个父节点,并将父节点插入到堆中。重复这个过程,直到只剩下一个节点,这个节点就是Huffman树的根节点。 我们然后使用深度优先搜索遍历Huffman树,打印出每个字符的Huffman编码。我们使用一个数组`arr[]`来存储从根节点到当前节点的路径,如果当前节点是叶子节点,则打印出该节点的字符和它的Huffman编码。 在压缩文件时,我们首先读取输入文件中的每个字符,并使用Huffman编码替换它。我们使用一个`code[]`数组来存储字符的Huffman编码,并使用一个变量`bits_to_write`来记录编码中的位数。我们使用一个指针`temp`来遍历Huffman树,每次将当前字符的一个比特位添加到`code[]`数组中,并根据它向左或向右遍历Huffman树。当`temp`指向一个叶子节点时,我们将`code[]`数组中的所有比特位写入到输出文件中,直到遇到一个-1(它是`code[]`数组中的结束标志)。 我们使用一个`buffer`变量来缓存每个比特位,并在`bits_written`达到8时将`buffer`写入到输出文件中。如果输入文件中的字符不是8的倍数,则在最后一个字节中使用0填充。

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