对一个给定的文本文件,对其进行哈夫曼编码,并计算压缩率。C语言代码

时间: 2024-05-07 13:23:06 浏览: 156
以下是一个简单的C语言代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 // 结点结构体 struct MinHeapNode { char data; unsigned freq; struct MinHeapNode *left, *right; }; // 最小堆结构体 struct MinHeap { unsigned size; unsigned capacity; struct MinHeapNode** array; }; // 创建新的结点 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; } // 创建最小堆 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; } // 交换两个结点 void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b) { struct MinHeapNode* t = *a; *a = *b; *b = t; } // 最小堆的堆化 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); } } // 判断最小堆是否为叶子结点 int isLeaf(struct MinHeapNode* root) { return !(root->left) && !(root->right); } // 创建最小堆,并插入结点 struct MinHeap* buildMinHeap(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; for (int i = (minHeap->size - 1) / 2; i >= 0; --i) minHeapify(minHeap, i); return minHeap; } // 构建哈夫曼树 struct MinHeapNode* buildHuffmanTree(char data[], int freq[], int size) { struct MinHeapNode *left, *right, *top; struct MinHeap* minHeap = buildMinHeap(data, freq, size); while (minHeap->size != 1) { left = minHeap->array[0]; right = minHeap->array[1]; top = newNode('$', left->freq + right->freq); top->left = left; top->right = right; minHeap->array[0] = top; minHeap->size--; minHeapify(minHeap, 0); } return minHeap->array[0]; } // 打印哈夫曼编码 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); for (int i = 0; i < top; ++i) printf("%d", arr[i]); printf("\n"); } } // 进行哈夫曼编码 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); } // 计算压缩率 float compressionRatio(int uncompressed_size, int compressed_size) { return (float)(uncompressed_size - compressed_size) / uncompressed_size; } // 主函数 int main() { char data[] = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}; int freq[] = {5, 9, 12, 13, 16, 45}; int size = sizeof(data) / sizeof(data[0]); HuffmanCodes(data, freq, size); // 假设原始文件大小为100字节,压缩后文件大小为60字节 int uncompressed_size = 100; int compressed_size = 60; float ratio = compressionRatio(uncompressed_size, compressed_size); printf("Compression ratio: %.2f%%\n", ratio * 100); return 0; } ``` 以上代码是一个简单的哈夫曼编码实现,其中 `data` 数组存储字符,`freq` 数组存储对应字符出现的频率,`size` 表示数组的长度。通过 `HuffmanCodes` 函数进行哈夫曼编码并打印出每个字符的编码。最后通过 `compressionRatio` 函数计算压缩率。
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