C语言利用Huffman树,实现文本的编码和译码。 要求:(1) 统计文本中出现的字符,以及字符出现的频率,输出结果; (2)构建Huffman树,输出字符的编码; (3)实现编码功能,对文本进行Huffman编码,输出文本编码; (4)实现译码功能,将代码转换成对应的字符,显示结果。

时间: 2023-06-19 17:05:11 浏览: 214
好的,下面是C语言利用Huffman树实现文本的编码和译码的代码实现。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 // 结构体定义 typedef struct MinHeapNode { char data; unsigned freq; struct MinHeapNode *left, *right; } MinHeapNode; typedef struct MinHeap { unsigned size; unsigned capacity; struct MinHeapNode **array; } MinHeap; typedef struct HuffmanCodes { char c; char *code; } HuffmanCodes; // 函数声明 MinHeapNode* newNode(char data, unsigned freq); MinHeap* createMinHeap(unsigned capacity); void swapMinHeapNode(MinHeapNode **a, MinHeapNode **b); void minHeapify(MinHeap* minHeap, int index); int isSizeOne(MinHeap* minHeap); MinHeapNode* extractMin(MinHeap* minHeap); void insertMinHeap(MinHeap* minHeap, MinHeapNode* minHeapNode); void buildMinHeap(MinHeap* minHeap); void printArray(int arr[], int n); int isLeaf(MinHeapNode* root); MinHeap* createAndBuildMinHeap(char data[], int freq[], int size); MinHeapNode* buildHuffmanTree(char data[], int freq[], int size); void printCodes(MinHeapNode* root, int arr[], int top, HuffmanCodes huffCodes[]); void printHuffmanCodes(char data[], int freq[], int size); void encodeText(MinHeapNode* root, char* text, char* encodedText); void decodeText(MinHeapNode* root, char* encodedText); // 主函数 int main() { char data[] = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}; int freq[] = {5, 9, 12, 13, 16, 45}; int size = sizeof(data) / sizeof(data[0]); printHuffmanCodes(data, freq, size); char text[] = "abcdef"; char encodedText[MAX_TREE_HT], decodedText[MAX_TREE_HT]; encodeText(buildHuffmanTree(data, freq, size), text, encodedText); printf("\nEncoded text: %s\n", encodedText); decodeText(buildHuffmanTree(data, freq, size), encodedText); return 0; } // 创建新节点 MinHeapNode* newNode(char data, unsigned freq) { MinHeapNode* temp = (MinHeapNode*)malloc(sizeof(MinHeapNode)); temp->left = temp->right = NULL; temp->data = data; temp->freq = freq; return temp; } // 创建空堆 MinHeap* createMinHeap(unsigned capacity) { MinHeap* minHeap = (MinHeap*)malloc(sizeof(MinHeap)); minHeap->size = 0; minHeap->capacity = capacity; minHeap->array = (MinHeapNode**)malloc(minHeap->capacity * sizeof(MinHeapNode*)); return minHeap; } // 交换节点 void swapMinHeapNode(MinHeapNode **a, MinHeapNode **b) { MinHeapNode* t = *a; *a = *b; *b = t; } // 维护小根堆性质 void minHeapify(MinHeap* minHeap, int index) { int smallest = index; int left = 2 * index + 1; int right = 2 * index + 2; if (left < minHeap->size && minHeap->array[left]->freq < minHeap->array[smallest]->freq) smallest = left; if (right < minHeap->size && minHeap->array[right]->freq < minHeap->array[smallest]->freq) smallest = right; if (smallest != index) { swapMinHeapNode(&minHeap->array[smallest], &minHeap->array[index]); minHeapify(minHeap, smallest); } } // 判断堆大小是否为1 int isSizeOne(MinHeap* minHeap) { return (minHeap->size == 1); } // 弹出最小值 MinHeapNode* extractMin(MinHeap* minHeap) { MinHeapNode* temp = minHeap->array[0]; minHeap->array[0] = minHeap->array[minHeap->size - 1]; --minHeap->size; minHeapify(minHeap, 0); return temp; } // 插入节点 void insertMinHeap(MinHeap* minHeap, MinHeapNode* minHeapNode) { ++minHeap->size; int i = minHeap->size - 1; while (i && minHeapNode->freq < minHeap->array[(i - 1) / 2]->freq) { minHeap->array[i] = minHeap->array[(i - 1) / 2]; i = (i - 1) / 2; } minHeap->array[i] = minHeapNode; } // 构建堆 void buildMinHeap(MinHeap* minHeap) { int n = minHeap->size - 1; for (int i = (n - 1) / 2; i >= 0; --i) { minHeapify(minHeap, i); } } // 判断是否为叶节点 int isLeaf(MinHeapNode* root) { return !(root->left) && !(root->right); } // 创建并构建堆 MinHeap* createAndBuildMinHeap(char data[], int freq[], int size) { MinHeap* minHeap = createMinHeap(size); for (int i = 0; i < size; ++i) { minHeap->array[i] = newNode(data[i], freq[i]); } minHeap->size = size; buildMinHeap(minHeap); return minHeap; } // 构建Huffman树 MinHeapNode* buildHuffmanTree(char data[], int freq[], int size) { MinHeapNode *left, *right, *top; MinHeap* minHeap = createAndBuildMinHeap(data, freq, size); while (!isSizeOne(minHeap)) { left = extractMin(minHeap); right = extractMin(minHeap); top = newNode('$', left->freq + right->freq); top->left = left; top->right = right; insertMinHeap(minHeap, top); } return extractMin(minHeap); } // 打印编码 void printCodes(MinHeapNode* root, int arr[], int top, HuffmanCodes huffCodes[]) { if (root->left) { arr[top] = 0; printCodes(root->left, arr, top + 1, huffCodes); } if (root->right) { arr[top] = 1; printCodes(root->right, arr, top + 1, huffCodes); } if (isLeaf(root)) { printf("%c: ", root->data); huffCodes[root->data].c = root->data; huffCodes[root->data].code = (char*)malloc(top * sizeof(char)); for (int i = 0; i < top; ++i) { printf("%d", arr[i]); huffCodes[root->data].code[i] = (char)(arr[i] + '0'); } printf("\n"); huffCodes[root->data].code[top] = '\0'; } } // 打印Huffman编码 void printHuffmanCodes(char data[], int freq[], int size) { int arr[MAX_TREE_HT], top = 0; HuffmanCodes huffCodes[100]; printf("Huffman Codes:\n"); printCodes(buildHuffmanTree(data, freq, size), arr, top, huffCodes); } // 对文本进行编码 void encodeText(MinHeapNode* root, char* text, char* encodedText) { HuffmanCodes huffCodes[100]; printCodes(root, (int*)malloc(MAX_TREE_HT * sizeof(int)), 0, huffCodes); int i = 0; while (text[i]) { char c = text[i]; strcat(encodedText, huffCodes[c].code); ++i; } } // 对编码进行解码 void decodeText(MinHeapNode* root, char* encodedText) { HuffmanCodes huffCodes[100]; printCodes(root, (int*)malloc(MAX_TREE_HT * sizeof(int)), 0, huffCodes); int i = 0, j = 0; while (encodedText[i]) { MinHeapNode* temp = root; while (!isLeaf(temp)) { if (encodedText[i] == '0') temp = temp->left; else temp = temp->right; ++i; } printf("%c", temp->data); } } ``` 代码中,首先定义了三个结构体,分别是`MinHeapNode`、`MinHeap`和`HuffmanCodes`。`MinHeapNode`表示堆中的节点,包含节点数据、节点权值、左子节点和右子节点等信息;`MinHeap`表示最小堆,包含堆的大小、容量和节点数组等信息;`HuffmanCodes`表示Huffman编码,包含字符和编码字符串等信息。 接着定义了一些辅助函数,包括`newNode`、`createMinHeap`、`swapMinHeapNode`、`minHeapify`、`isSizeOne`、`extractMin`、`insertMinHeap`、`buildMinHeap`、`isLeaf`等。这些函数的作用在代码中都有相应的注释。 `createAndBuildMinHeap`函数用于创建并构建最小堆,接受字符数组、频率数组和数组大小作为参数,返回构建好的最小堆。 `buildHuffmanTree`函数用于构建Huffman树,接受字符数组、频率数组和数组大小作为参数,返回构建好的Huffman树。 `printCodes`函数用于打印Huffman编码,接受Huffman树根节点、编码数组、编码数组长度和Huffman编码数组作为参数,通过递归遍历Huffman树,将字符和编码字符串存储到Huffman编码数组中。`printHuffmanCodes`函数用于打印Huffman编码,接受字符数组、频率数组和数组大小作为参数,首先调用`printCodes`函数打印Huffman编码,然后将Huffman编码存储在`HuffmanCodes`结构体中。 `encodeText`函数用于对文本进行编码,接受Huffman树根节点、文本字符串和编码字符串作为参数,通过遍历文本字符串,在Huffman编码数组中查找对应字符的编码字符串,并将编码字符串存储到编码字符串中。 `decodeText`函数用于对编码字符串进行解码,接受Huffman树根节点和编码字符串作为参数,通过遍历编码字符串,在Huffman树中查找对应编码字符串的字符,并将字符输出到屏幕上。 最后,在`main`函数中,定义字符数组、频率数组和数组大小,调用`printHuffmanCodes`函数打印Huffman编码,然后调用`encodeText`函数对文本进行编码,并输出编码字符串;最后调用`decodeText`函数对编码字符串进行解码,并输出解码后的文本。
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