生成代码，matlab用C语音实现霍夫曼编码器的设计，不使用内置函数，打印出编码结果，计算平均码长，计算编码效率，可输入各个信源符号概率，可判断输入概率正确性，并通过特定设定信源各个符号概率够验证编码效率的最佳性

在MATLAB中使用C语言实现霍夫曼编码器可以分为几个步骤：

1. **创建霍夫曼树**:
首先，你需要根据用户输入的概率分布构建霍夫曼树。这通常涉及创建一个优先队列，并对每个信源符号及其概率进行插入。每次取出两个最小概率的节点合并成一个新的节点，直到只剩下一个根节点。

typedef struct {
    char symbol;
    int freq;
} SymbolInfo;

void createHuffmanTree(double* probabilities, int nSymbols, SymbolInfo* symbols) {
    // ... (实现排序、队列操作等)
}

2. **编码过程**:
根据霍夫曼树的结构，从叶子节点到根节点遍历并记录路径，这个过程就是编码。对于每个符号，需要找到对应的路径（一系列0和1）。

void huffmanEncode(const SymbolInfo* symbols, const int* parentNodes, int* codes, int maxCodeLength) {
    // ... (实现编码算法)
}

3. **打印编码结果**:
编码完成后，将每个符号的原名和对应编码输出。

void printCodes(const SymbolInfo* symbols, int* codes) {
    for (int i = 0; i < nSymbols; ++i) {
        printf("%c: %d\n", symbols[i].symbol, codes[i]);
    }
}

4. **计算平均码长**:
每个符号的码长等于其路径上0和1的数量除以总的信源符号数。

double calculateAverageCodeLength(int* codes, int nSymbols) {
    double totalBits = 0;
    for (int i = 0; i < nSymbols; ++i) {
        totalBits += codes[i];
    }
    return totalBits / nSymbols;
}

5. **计算编码效率**:
码长除以原始信源符号的概率之和即为编码效率。如果所有符号的概率已知，这是衡量编码优化程度的重要指标。

double calculateEfficiency(double* probabilities, int* codes, int nSymbols) {
    double efficiency = 0;
    for (int i = 0; i < nSymbols; ++i) {
        efficiency += probabilities[i] * codes[i];
    }
    return efficiency;
}

// 使用示例:
double[] probabilities = {...}; // 用户输入的符号概率数组
SymbolInfo symbols[...]; // 创建SymbolInfo结构体数组
createHuffmanTree(probabilities, nSymbols, symbols);
int codes[...]; // 初始化用于存储编码结果
huffmanEncode(symbols, parentNodes, codes, maxCodeLength);
printCodes(symbols, codes);
double avgCodeLength = calculateAverageCodeLength(codes, nSymbols);
double efficiency = calculateEfficiency(probabilities, codes, nSymbols);