c英语判断文件是否为空

时间: 2023-08-09 13:06:13 浏览: 110
在C语言中,我们可以使用文件指针和文件操作函数来判断一个文件是否为空。具体实现如下: ```c #include <stdio.h> int main() { FILE *fp; fp = fopen("filename.txt", "r"); if (fp == NULL) { printf("File does not exist.\n"); return 0; } fseek(fp, 0, SEEK_END); if (ftell(fp) == 0) { printf("File is empty.\n"); } else { printf("File is not empty.\n"); } fclose(fp); return 0; } ``` 首先,我们打开指定的文件,使用fopen()函数,如果文件不存在,fp将会是NULL。然后,我们使用fseek()函数将文件指针移动到文件末尾,使用ftell()函数获取文件长度,如果文件长度为0,则说明文件为空。最后,我们关闭文件指针,使用fclose()函数。
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以下是使用Stack判断括号是否匹配的示例代码: ```java import java.util.Stack; public class BracketMatcher { public static boolean isMatched(String input) { Stack<Character> stack = new Stack<>(); for (char c : input.toCharArray()) { if (c == '{' || c == '[' || c == '(') { stack.push(c); } else if (c == '}' || c == ']' || c == ')') { if (stack.isEmpty()) { return false; } char top = stack.pop(); if ((top == '{' && c != '}') || (top == '[' && c != ']') || (top == '(' && c != ')')) { return false; } } } return stack.isEmpty(); } public static void main(String[] args) { String input = "{[(Hello) World]}"; if (isMatched(input)) { System.out.printf("%s is matched\n", input); } else { System.out.printf("%s is not matched\n", input); } } } ``` 在上面的代码中,我们使用了一个Stack来维护括号的匹配情况。我们遍历输入字符串中的每个字符,如果遇到左括号则将其压入栈中,如果遇到右括号则弹出栈顶元素,判断其与右括号是否匹配。如果栈为空或者弹出的栈顶元素与右括号不匹配,则返回false。最后,如果栈为空,则说明所有括号都匹配。

设计一个哈夫曼编码译码系统,对某个英文文本文件(.txt)中的字符进行哈夫曼编码,并给我c语言的代码

好的,我能帮您解答这个问题。首先,哈夫曼编码是一种常用的编码技术,适用于对英文文本文件中的字符进行编码压缩。下面是实现该任务的 C 语言代码: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 // 结构体:哈夫曼树的节点 struct MinHeapNode { char data; // 节点对应的字符 unsigned freq; // 字符出现的频率 struct MinHeapNode *left, *right; // 左右子节点 }; // 结构体:哈夫曼树 struct MinHeap { unsigned size; // 堆的大小 unsigned capacity; // 堆的容量 struct MinHeapNode **array; // 节点数组 }; // 函数:创建哈夫曼树的节点 struct MinHeapNode* newNode(char data, unsigned freq) { struct MinHeapNode* node = (struct MinHeapNode*)malloc(sizeof(struct MinHeapNode)); node->left = node->right = NULL; node->data = data; node->freq = freq; return node; } // 函数:创建空的哈夫曼树 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; } // 函数:交换两个节点的位置 void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b) { struct MinHeapNode* t = *a; *a = *b; *b = t; } // 函数:最小堆的调整 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); } } // 函数:判断是否为叶子节点 int isLeaf(struct MinHeapNode* root) { return !(root->left) && !(root->right); } // 函数:从最小堆中取出频率最小的节点 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; } // 函数:插入节点到最小堆中 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; } // 函数:建立哈夫曼树 void buildMinHeap(struct MinHeap* minHeap) { int n = minHeap->size - 1; int i; for (i = (n - 1) / 2; i >= 0; --i) { minHeapify(minHeap, i); } } // 函数:打印编码表 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); int i; for (i = 0; i < top; ++i) { printf("%d", arr[i]); } printf("\n"); } } // 函数:建立哈夫曼树并打印编码表,返回根结点指针 struct MinHeapNode* huffmanCodes(char data[], int freq[], int size) { struct MinHeapNode *left, *right, *top; 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); while (minHeap->size != 1) { left = extractMin(minHeap); right = extractMin(minHeap); top = newNode('#', left->freq + right->freq); top->left = left; top->right = right; insertMinHeap(minHeap, top); } int arr[MAX_TREE_HT], top = 0; struct MinHeapNode* root = extractMin(minHeap); printCodes(root, arr, top); return root; } // 函数:将编码表写入文件 void writeToFile(struct MinHeapNode* root, char data[], int freq[], int size) { FILE *fp = fopen("result.txt", "w"); if (fp == NULL) { printf("Error in opening file!"); return; } int arr[MAX_TREE_HT], top = 0; for (int i = 0; i < size; ++i) { fprintf(fp, "%c:", data[i]); printCodes(root, arr, top); } fclose(fp); } // 函数:读取文件并计算字符频率 void readFromFileAndBuildTree() { char filename[100], ch; int frequency[256] = { 0 }, i = 0; FILE *fp; printf("Enter the filename: "); gets(filename); fp = fopen(filename, "r"); if (fp == NULL) { printf("Error in opening file!"); return; } // 计算每个字符出现的频率 while ((ch = fgetc(fp)) != EOF) { frequency[ch]++; } fclose(fp); int size = 0; for (int i = 0; i < 256; ++i) { if (frequency[i] != 0) { size++; } } // 将字符和频率存入对应的数组中 char data[size]; int freq[size]; int j = 0; for (i = 0; i < 256; ++i) { if (frequency[i] != 0) { data[j] = (char)i; freq[j] = frequency[i]; j++; } } // 建立哈夫曼树 struct MinHeapNode* root = huffmanCodes(data, freq, size); // 将编码表写入文件 writeToFile(root, data, freq, size); } // 主函数:读取文件并压缩 int main() { readFromFileAndBuildTree(); return 0; } ``` 您可以将上述代码保存为 .c 文件,并在已安装 C 编译器的环境下编译运行。注意,本程序默认读取当前目录下的 .txt 文件,编码结果将保存在 result.txt 文件中。
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