STM32中,用c语言写一个哈夫曼树压缩字符串函数

时间: 2023-08-31 22:19:08 浏览: 90
### 回答1: 好的,以下是一个用C语言编写的基本的哈夫曼树压缩字符串函数: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // 哈夫曼树节点结构体 struct HuffmanNode { char data; int freq; struct HuffmanNode *left; struct HuffmanNode *right; }; // 哈夫曼编码结构体 struct HuffmanCode { char data; char *code; }; // 计算字符串中每个字符的出现频率 int *calculateFrequencies(char *str, int len) { int *freq = (int *)calloc(256, sizeof(int)); for (int i = 0; i < len; i++) { freq[(int)str[i]]++; } return freq; } // 创建哈夫曼树 struct HuffmanNode *createHuffmanTree(int *freq) { struct HuffmanNode *node, *left, *right; int i; // 创建节点数组 struct HuffmanNode **nodes = (struct HuffmanNode **)malloc(256 * sizeof(struct HuffmanNode *)); for (i = 0; i < 256; i++) { if (freq[i] > 0) { node = (struct HuffmanNode *)malloc(sizeof(struct HuffmanNode)); node->data = (char)i; node->freq = freq[i]; node->left = NULL; node->right = NULL; nodes[i] = node; } else { nodes[i] = NULL; } } // 创建哈夫曼树 while (1) { // 找到频率最小的两个节点 int min1 = -1, min2 = -1; for (i = 0; i < 256; i++) { if (nodes[i] != NULL) { if (min1 == -1 || nodes[i]->freq < nodes[min1]->freq) { min2 = min1; min1 = i; } else if (min2 == -1 || nodes[i]->freq < nodes[min2]->freq) { min2 = i; } } } // 如果只剩下一个节点,那么这个节点就是根节点 if (min2 == -1) { return nodes[min1]; } // 否则,将这两个节点合并成一个新的节点 left = nodes[min1]; right = nodes[min2]; node = (struct HuffmanNode *)malloc(sizeof(struct HuffmanNode)); node->data = '\0'; node->freq = left->freq + right->freq; node->left = left; node->right = right; nodes[min1] = node; nodes[min2] = NULL; } } // 递归生成哈夫曼编码 void generateHuffmanCode(struct HuffmanNode *node, char *prefix, int prefixLen, struct HuffmanCode *codes) { if (node == NULL) { return; } if (node->left == NULL && node->right == NULL) { int i; for (i = 0; i < prefixLen; i++) { codes[(int)node->data].code[i] = prefix[i]; } codes[(int)node->data].code[prefixLen] = '\0'; } else { prefix[p ### 回答2: 在STM32中,可以使用C语言编写一个哈夫曼树压缩字符串的函数。下面是一个简单的示例代码: 首先,需要定义一个表示节点的结构体,包含字符、出现频率和左右孩子指针: ```c typedef struct Node { char data; int frequency; struct Node* left; struct Node* right; } Node; ``` 接下来,定义一个优先队列,用于构建哈夫曼树: ```c typedef struct PriorityQueue { int size; Node* nodes[256]; // 假设只处理ASCII字符 } PriorityQueue; ``` 然后,实现一些辅助函数,如创建哈夫曼树节点、创建优先队列等: ```c Node* createNode(char data, int frequency) { Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node)); if (newNode == NULL) { // 内存分配失败处理 return NULL; } newNode->data = data; newNode->frequency = frequency; newNode->left = NULL; newNode->right = NULL; return newNode; } PriorityQueue* createPriorityQueue() { PriorityQueue* queue = (PriorityQueue*)malloc(sizeof(PriorityQueue)); if (queue == NULL) { // 内存分配失败处理 return NULL; } queue->size = 0; for (int i = 0; i < 256; i++) { queue->nodes[i] = NULL; } return queue; } ``` 接下来,编写一个构建哈夫曼树的函数,该函数接收一个字符串作为输入,并返回根节点的指针: ```c Node* buildHuffmanTree(char* input) { // 统计字符频率 int frequencies[256] = {0}; for (int i = 0; input[i] != '\0'; i++) { frequencies[(int)input[i]]++; } // 创建优先队列 PriorityQueue* queue = createPriorityQueue(); // 将字符和频率存储为节点,并插入优先队列 for (int i = 0; i < 256; i++) { if (frequencies[i] > 0) { Node* newNode = createNode((char)i, frequencies[i]); if (newNode == NULL) { // 节点创建失败处理 destroyPriorityQueue(queue); // 销毁优先队列 return NULL; } insert(queue, newNode); } } // 逐步合并节点构建哈夫曼树 while (queue->size > 1) { Node* left = removeMin(queue); Node* right = removeMin(queue); Node* parent = createNode('\0', left->frequency + right->frequency); if (parent == NULL) { // 节点创建失败处理 destroyPriorityQueue(queue); // 销毁优先队列 return NULL; } parent->left = left; parent->right = right; insert(queue, parent); } // 返回根节点 return removeMin(queue); } ``` 最后,可以使用上述函数进行字符串压缩。压缩的过程涉及到构建哈夫曼树、创建编码表等步骤,这部分代码较为复杂,这里仅提供一个简单的示例代码供参考。 该代码只是一个简单的演示,并没有处理异常情况、内存释放等问题。在实际应用中,需要细致处理这些细节,保证功能的正确性和可靠性。

相关推荐

最新推荐

C语言实现哈夫曼树的构建

主要为大家详细介绍了C语言实现哈夫曼树的构建,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

C语言中压缩字符串的简单算法小结

主要介绍了C语言中可用于实现字符串压缩的简单算法小结,列举了包括哈夫曼算法等三个核心的程序实现算法,需要的朋友可以参考下

GDAL-3.6.2-cp310-cp310-win32.whl.zip

GDAL-3.6.2-cp310-cp310-win32.whl.zip

Oracle数据库实用教程第三章 PL/SQL程序设计.pptx

Oracle数据库实用教程第三章 PL/SQL程序设计.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

粒子群多目标算法matlab代码【MATLAB代码实现】定义优化问题参数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解,而整个粒子群代表了候选解的一个群体。粒子在解空间中搜索最优解,通过个体的经验和群体的协作来不断调整自身位置和速度,从而逐步靠近最优解。 ## 1.2 粒子群算法在多目标优化中的应用 粒子群算法最初是针对单目标优化问题提出的,但后来被扩展应用到了多目标优化领域。与单目标优化不同,多目标优化需要考虑多个冲突的目标函数,因此粒子群算法的应用在多目标优化中具有一定的挑战性。 ## 1.3 粒子群多目标算法原理解

具体操作:你可以将 PyTorch 安装路径添加到环境变量中,或者使用 PyCharm 等集成开发环境来设置 Python 解释器。

好的,以下是具体的操作步骤: 添加 PyTorch 安装路径到环境变量中: 1. 打开计算机的属性,点击高级系统设置; 2. 在弹出的窗口中,点击环境变量; 3. 在系统变量中,找到 PATH 变量,点击编辑; 4. 在编辑系统变量窗口中,点击新建; 5. 输入 PyTorch 安装路径,例如 `C:\Program Files\PyTorch`,点击确定; 6. 点击确定,保存设置。 设置 PyCharm 的 Python 解释器: 1. 打开 PyCharm,点击 File -> Settings 进入设置界面; 2. 在设置界面中,选择 Project -> Project I

TS16949发展史及五大手册的意义.pptx

TS16949发展史及五大手册的意义.pptx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

粒子群多目标算法matlab代码【算法实现步骤】计算适应度函数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 粒子群多目标算法概述 在多目标优化问题中,粒子群多目标算法是一种常用的元启发式优化算法。它借鉴了鸟群觅食的行为,通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解空间。相比于传统的单目标优化算法,粒子群多目标算法能够有效解决多目标优化问题。 ## 1.2 算法原理与特点 粒子群多目标算法的核心原理是通过模拟群体中粒子的运动,不断更新粒子的位置和速度,以达到最优解。其特点包括易于实现、收敛速度快、对参数不敏感等。 ## 1.3 相关研究现状分析 目前,粒子群多目标算法在多目标优化领域得到了广泛应用,并在不同领域取得了一定的成果。研究者们也在不断探索