已知二元信源a:0.1、b:0.1、c:0.3、d:0.1、e:0.1、f:0.3，试对序列通过编程实现算术编码和对编码结果进行译码用c语言。

算术编码是一种用于数据压缩的技术，尤其适合连续分布的概率模型，如这个二元信源的情况。它不是直接的编码和解码过程，而是一个动态编码的过程，需要维护一个编码区间。对于给定的信源，我们通常会先计算每个符号的概率，然后逐步细化编码。

在C语言中，由于算术编码涉及到浮点数操作和动态编码过程，实现起来较为复杂，下面提供一个简化版的概要：

1. **概率初始化**：

float freq[6] = {0.1, 0.1, 0.3, 0.1, 0.1, 0.3}; // 信源符号频率
float total = 0;
for (int i = 0; i < 6; i++) {
    total += freq[i];
}

2. **算术编码函数**：

void arithmeticCoding(char symbol) {
    float code = freq[symbol]; // 获取当前符号的初始编码值
    while (true) {
        // 生成一个编码区间的缩放因子，这里为了简化，假设每次迭代都足够精确
        float scale = 1.0 / (total + 1);
        
        // 更新编码区间并更新编码值
        code += scale;
        if (code >= 1.0) {
            break; // 达到最大编码值，发送编码信息并继续编码下一个符号
        }
    }
    // 发送编码的二进制表示，例如通过文件或网络流传输
}

3. **译码部分**：
由于算术编码是连续的，没有固定长度，所以在接收端需要不断接收比特流，并逆向推断原始符号。这需要一个复杂的搜索过程，不是简单的二进制解析，通常需要一个解码表来辅助恢复原始符号。实际的实现通常会涉及自适应解码算法。

请注意，以上代码仅展示了基本原理，实际应用中需要处理更多细节，比如精度问题和编码效率优化等。此外，算术编码并不适用于初学者，因为它相对复杂，建议使用专门的数据压缩库或现有的算法实现。