求输入一串字符串,根据给定的字符串中字符出现的频率建立相应的哈夫曼树,构造哈夫曼编码表,在此基础上可以对压缩文件进行压缩(即编码),同时可以对压缩后的二进制编码文件进行解压(即译码)C语言代码

时间: 2024-05-01 15:19:57 浏览: 116
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基于C++进行数据结构算法之实验(哈夫曼树)【100012523】

以下是一个简单的C语言实现哈夫曼编码的示例代码,同时包含压缩和解压功能。请注意,这只是一个示例代码,实际情况下需要更加完善和优化: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 struct MinHeapNode { char data; unsigned freq; struct MinHeapNode *left, *right; }; struct MinHeap { unsigned size; unsigned capacity; struct MinHeapNode** array; }; struct MinHeapNode* newNode(char data, unsigned freq) { struct MinHeapNode* temp = (struct MinHeapNode*)malloc(sizeof(struct MinHeapNode)); temp->left = temp->right = NULL; temp->data = data; temp->freq = freq; return temp; } struct MinHeap* createMinHeap(unsigned capacity) { struct MinHeap* minHeap = (struct MinHeap*)malloc(sizeof(struct MinHeap)); minHeap->size = 0; minHeap->capacity = capacity; minHeap->array = (struct MinHeapNode**)malloc(minHeap->capacity * sizeof(struct MinHeapNode*)); return minHeap; } void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b) { struct MinHeapNode* t = *a; *a = *b; *b = t; } void minHeapify(struct MinHeap* minHeap, int idx) { int smallest = idx; int left = 2 * idx + 1; int right = 2 * idx + 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 != idx) { swapMinHeapNode(&minHeap->array[smallest], &minHeap->array[idx]); minHeapify(minHeap, smallest); } } int isSizeOne(struct MinHeap* minHeap) { return (minHeap->size == 1); } struct MinHeapNode* extractMin(struct MinHeap* minHeap) { struct MinHeapNode* temp = minHeap->array[0]; minHeap->array[0] = minHeap->array[minHeap->size - 1]; --minHeap->size; minHeapify(minHeap, 0); return temp; } void insertMinHeap(struct MinHeap* minHeap, struct 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; } void buildMinHeap(struct MinHeap* minHeap) { int n = minHeap->size - 1; int i; for (i = (n - 1) / 2; i >= 0; --i) { minHeapify(minHeap, i); } } void printArr(int arr[], int n) { int i; for (i = 0; i < n; ++i) { printf("%d", arr[i]); } printf("\n"); } int isLeaf(struct MinHeapNode* root) { return !(root->left) && !(root->right); } struct MinHeap* createAndBuildMinHeap(char data[], int freq[], int size) { struct 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; } struct MinHeapNode* buildHuffmanTree(char data[], int freq[], int size) { struct MinHeapNode *left, *right, *top; struct 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); } void printCodes(struct MinHeapNode* root, int arr[], int top) { if (root->left) { arr[top] = 0; printCodes(root->left, arr, top + 1); } if (root->right) { arr[top] = 1; printCodes(root->right, arr, top + 1); } if (isLeaf(root)) { printf("%c: ", root->data); printArr(arr, top); } } void HuffmanCodes(char data[], int freq[], int size) { struct MinHeapNode* root = buildHuffmanTree(data, freq, size); int arr[MAX_TREE_HT], top = 0; printCodes(root, arr, top); } void encode(char *str, char *output) { char data[256]; int freq[256] = {0}; int i = 0; while (str[i] != '\0') { freq[(int)str[i]]++; i++; } int size = 0; for (i = 0; i < 256; i++) { if (freq[i] != 0) { data[size++] = (char)i; } } HuffmanCodes(data, freq, size); // create the Huffman code table int codeTable[256][MAX_TREE_HT]; int codeTableSize[256] = {0}; int arr[MAX_TREE_HT], top = 0; printCodes(root, arr, top); for (i = 0; i < 256; i++) { if (freq[i] != 0) { for (int j = 0; j < top; j++) { codeTable[i][j] = arr[j]; } codeTableSize[i] = top; } } // encode the string i = 0; int j = 0; while (str[i] != '\0') { int c = (int)str[i]; for (int k = 0; k < codeTableSize[c]; k++) { output[j++] = codeTable[c][k] + '0'; } i++; } output[j] = '\0'; } void decode(char *input, char *output) { int freq[256] = {0}; int i = 0; while (input[i] != '\0') { freq[input[i] - '0']++; i++; } char data[256]; int size = 0; for (i = 0; i < 256; i++) { if (freq[i] != 0) { data[size++] = (char)i; } } struct MinHeapNode* root = buildHuffmanTree(data, freq, size); // decode the string struct MinHeapNode* curr = root; i = 0; int j = 0; while (input[i] != '\0') { if (input[i] == '0') { curr = curr->left; } else { curr = curr->right; } if (isLeaf(curr)) { output[j++] = curr->data; curr = root; } i++; } output[j] = '\0'; } int main() { char str[] = "hello world"; char output[1000]; char decoded[1000]; // encode the string encode(str, output); printf("Encoded string: %s\n", output); // decode the string decode(output, decoded); printf("Decoded string: %s\n", decoded); return 0; } ```
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描述 输入一串字符串,根据给定的字符串中字符出现的频率建立相应哈夫曼树,构造哈夫曼编码表,在此基础上可以对待压缩文件进行压缩(即编码),同时可以对压缩后的二进制编码文件进行解压(即译码)。 输入 多组数据,每组数据一行,为一个字符串(只考虑26个小写字母即可)。当输入字符串为“0”时,输入结束。 输出 每组数据输出2n+3行(n为输入串中字符类别的个数)。第一行为统计出来的字符出现频率(只输出存在的字符,格式为:字符:频度),每两组字符之间用一个空格分隔,字符按照ASCII码从小到大的顺序排列。第二行至第2n行为哈夫曼树的存储结构的终态(形如教材139页表5.2(b),一行当中的数据用空格分隔)。第2n+1行为每个字符的哈夫曼编码(只输出存在的字符,格式为:字符:编码),每两组字符之间用一个空格分隔,字符按照ASCII码从小到大的顺序排列。第2n+2行为编码后的字符串,第2n+3行为解码后的字符串(与输入的字符串相同)。 样例输入1 aaaaaaabbbbbccdddd aabccc 0 样例输出1 a:7 b:5 c:2 d:4 1 7 7 0 0 2 5 6 0 0 3 2 5 0 0 4 4 5 0 0 5 6 6 3 4 6 11 7 2 5 7 18 0 1 6 a:0 b:10 c:110 d:111 00000001010101010110110111111111111 aaaaaaabbbbbccdddd a:2 b:1 c:3 1 2 4 0 0 2 1 4 0 0 3 3 5 0 0 4 3 5 2 1 5 6 0 3 4 a:11 b:10 c:0 111110000 aabccc使用c语言写出完整的代码并加上注释,分析时间复杂度和空间复杂读

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