c语言计算文本信息熵

在C语言中，文本信息熵通常用于衡量一段数据的信息不确定性或随机性。信息熵的概念来自于信息论，可以用数学公式表示为所有可能事件发生的概率乘以其自身的对数的负和。以下是计算文本信息熵的一个简单示例，我们假设要用到字符数组来存储文本：

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <string.h>

double calculateEntropy(char* text, int length) {
    int freq[256] = {0}; // 初始化频率数组，假设ASCII字符集大小为256
    double entropy = 0;

    // 计算每个字符的频率
    for (int i = 0; i < length; ++i) {
        freq[text[i]]++;
    }

    // 检查是否有非空字符
    if (length == 0 || !text) {
        return 0;
    }

    // 遍历频率数组，计算熵
    for (int i = 0; i < 256; ++i) {
        if (freq[i] > 0) {
            double prob = (double) freq[i] / length;
            entropy -= prob * log2(prob);
        }
    }

    return entropy;
}

int main() {
    char input[] = "Hello, World!";
    int len = strlen(input);
    double ent = calculateEntropy(input, len);
    printf("Text Entropy: %.2f\n", ent);
    return 0;
}

这个程序首先统计输入文本中各字符的出现次数，然后计算每个字符的概率，并代入信息熵公式H(p)=-p*log2(p)中，最后返回整个文本的信息熵。