huffman编码c语言

时间: 2023-10-26 08:22:44 浏览: 126
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huffman 编码 c语言

Huffman编码是一种用于数据压缩的算法,它通过根据字符出现的频率构建一棵哈夫曼树,并根据树的路径为每个字符分配一个唯一的编码。 以下是一个示例的Huffman编码的C语言实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 struct MinHeapNode { char data; unsigned frequency; struct MinHeapNode *left, *right; }; struct MinHeap { unsigned size; unsigned capacity; struct MinHeapNode **array; }; struct MinHeapNode* createNode(char data, unsigned frequency) { struct MinHeapNode* node = (struct MinHeapNode*) malloc(sizeof(struct MinHeapNode)); node->left = node->right = NULL; node->data = data; node->frequency = frequency; return node; } 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]->frequency < minHeap->array[smallest]->frequency) { smallest = left; } if (right < minHeap->size && minHeap->array[right]->frequency < minHeap->array[smallest]->frequency) { 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->frequency < minHeap->array[(i - 1) / 2]->frequency) { 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 frequency[], int size) { struct MinHeap* minHeap = createMinHeap(size); for (int i = 0; i < size; ++i) { minHeap->array[i] = createNode(data[i], frequency[i]); } minHeap->size = size; buildMinHeap(minHeap); return minHeap; } struct MinHeapNode* buildHuffmanTree(char data[], int frequency[], int size) { struct MinHeapNode *left, *right, *top; struct MinHeap* minHeap = createAndBuildMinHeap(data, frequency, size); while (!isSizeOne(minHeap)) { left = extractMin(minHeap); right = extractMin(minHeap); top = createNode('$', left->frequency + right->frequency); 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 frequency[], int size) { struct MinHeapNode* root = buildHuffmanTree(data, frequency, size); int arr[MAX_TREE_HT], top = 0; printCodes(root, arr, top); } int main() { char data[] = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}; int frequency[] = {5, 9, 12, 13, 16, 45}; int size = sizeof(data) / sizeof(data[0]); huffmanCodes(data, frequency, size); return 0; } ``` 这个示例程序中,我们首先定义了哈夫曼树的数据结构和相关的操作函数。然后,我们创建了一个包含字符及其出现频率的数组,并使用它们构建了哈夫曼树。最后,我们打印了每个字符对应的编码。 请注意,此示例程序仅用于演示Huffman编码的基本实现原理,实际应用中可能需要进行更多的错误处理和优化。
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