4.设在一篇文章中各字母出现的频率为: a :83: b :14: c :28: d :38: e :131: f :29: g :20: h :53. 给出其定长编码和哈夫曼编码方案,并计算分别需要多少位字符对该文章编码。
时间: 2023-05-25 15:02:05 浏览: 43
定长编码方案:每个字母都分配一个相同的长度为 8 位的编码。
需要编码的总字符数 = 83 + 14 + 28 + 38 + 131 + 29 + 20 + 53 = 396
编码长度 = 8 位/字符
总共需要的位数 = 396 x 8 = 3168 位
哈夫曼编码方案:
首先,将各字母按出现频率从小到大排序,构建哈夫曼树:
接着,从哈夫曼树根节点开始,给左边的分支标上 0,给右边的分支标上 1,依此沿着树向下,给每个字母确定哈夫曼编码。最后,可以得到如下的哈夫曼编码:
a:1111
b:110110
c:101010
d:100100
e:0
f:101011
g:11010
h:1110
按照上表的哈夫曼编码,对文章进行编码:
需要编码的总字符数 = 396
总共需要的位数 = 83 x 4 + 14 x 6 + 28 x 6 + 38 x 6 + 131 x 1 + 29 x 6 + 20 x 5 + 53 x 4 = 2116 位
因此,使用哈夫曼编码方案可以将文章编码成 2116 位字符。相比较定长编码方案,哈夫曼编码方案可节省 1052 位字符,编码效率更高。
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设在一篇文章中各字母出现的频率为:a:83 b:14 c:28 d:38 e:131 f:29 g:20
h:61 i:71 j:2 k:8 l:47 m:27 n:74 o:80 p:19 q:1 r:60 s:63 t:93 u:27 v:13 w:16 x:1 y:18 z:1。请问这篇文章中一共有多少个字符?
A:将各字母的出现次数累加起来,得到总字符数为:83+14+28+38+131+29+20+61+71+2+8+47+27+74+80+19+1+60+63+93+27+13+16+1+18+1=852。
用python实现以下功能:统计一段英文材料中各个字母出现的频率
可以使用Python实现统计一段英文材料中各个字母出现的频率的功能,具体代码如下:
```python
def count_letter_freq(text):
# 创建字典,用于统计每个字母的出现次数
freq = {}
# 循环遍历每个字母,统计出现次数
for c in text:
if c.isalpha():
freq[c] = freq.get(c, 0) + 1
# 计算每个字母出现的频率
total_count = sum(freq.values())
freq_list = [(c, count / total_count) for c, count in freq.items()]
# 按照字母出现频率降序排序并输出
freq_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
for c, freq in freq_list:
print("{}: {:.2%}".format(c, freq))
```
其中,`text`表示输入的英文材料。函数首先创建一个字典,用于统计每个字母的出现次数。然后,通过循环遍历每个字母,统计每个字母的出现次数。字母出现次数统计完毕后,计算每个字母出现的频率,并将结果存储到一个列表中。最后,按照字母出现频率降序排序并输出。
可以在Python中调用该函数,并将英文材料作为参数传递给该函数来统计每个字母的出现频率。