用C语言实现实现文件中数据的加解密与压缩:将硬盘上的一个文本文件进行加密,比较加密文件和原始文件的大小差别;对加密文件进行解密,比较原始文件和解码文件的内容是否一致。实验要求:提取原始文件中的数据(包括中文、英文或其他字符),根据数据出现的频率为权重,构建Huffman编码表; 根据Huffman编码表对原始文件进行加密,得到加密文件并保存到硬盘上; 将加密文件进行解密,得到解码文件并保存点硬盘上; 比对原始文件和解码文件的一致性,得出是否一致的结论。

时间: 2023-06-14 11:04:10 浏览: 111
这是一个比较复杂的任务,需要用到多种算法和数据结构。以下是一个较为简单的实现思路: 1. 读取原始文件中的数据,根据出现的频率构建Huffman编码树; 2. 根据Huffman编码树对原始文件进行编码,生成加密文件; 3. 将加密文件存储到硬盘上; 4. 读取加密文件,根据Huffman编码树进行解码,生成解码文件; 5. 将解码文件存储到硬盘上; 6. 比较原始文件和解码文件的内容是否一致。 下面是一个C语言实现的简单例子: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // 定义Huffman树节点 typedef struct TreeNode { unsigned char data; // 数据 int weight; // 权重 struct TreeNode *left; // 左子节点 struct TreeNode *right;// 右子节点 } TreeNode; // 定义Huffman编码表节点 typedef struct CodeNode { unsigned char data; // 数据 char *code; // 编码 } CodeNode; // 统计字符出现频率 int *getCharFrequency(char *filename, int *len) { FILE *fp = fopen(filename, "rb"); if (fp == NULL) { printf("Error: Cannot open file: %s\n", filename); exit(1); } int *freq = (int *)calloc(256, sizeof(int)); unsigned char ch; *len = 0; while (fread(&ch, sizeof(unsigned char), 1, fp) == 1) { freq[ch]++; (*len)++; } fclose(fp); return freq; } // 构建Huffman树 TreeNode *buildHuffmanTree(int *freq) { // 创建节点列表,存储每个字符和它的权重 TreeNode **nodes = (TreeNode **)malloc(256 * sizeof(TreeNode *)); int i, j, k = 0; for (i = 0; i < 256; i++) { if (freq[i] > 0) { nodes[k] = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode)); nodes[k]->data = (unsigned char)i; nodes[k]->weight = freq[i]; nodes[k]->left = NULL; nodes[k]->right = NULL; k++; } } // 构建Huffman树 while (k > 1) { // 找出权重最小的两个节点 int min1 = 0, min2 = 1; if (nodes[min1]->weight > nodes[min2]->weight) { int tmp = min1; min1 = min2; min2 = tmp; } for (i = 2; i < k; i++) { if (nodes[i]->weight < nodes[min1]->weight) { min2 = min1; min1 = i; } else if (nodes[i]->weight < nodes[min2]->weight) { min2 = i; } } // 将这两个节点合并为一个节点 TreeNode *newNode = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode)); newNode->data = 0; newNode->weight = nodes[min1]->weight + nodes[min2]->weight; newNode->left = nodes[min1]; newNode->right = nodes[min2]; // 从节点列表中删除这两个节点,加入新节点 nodes[min1] = newNode; nodes[min2] = nodes[k-1]; k--; } // 返回Huffman树的根节点 TreeNode *root = nodes[0]; free(nodes); return root; } // 生成Huffman编码表 CodeNode *buildHuffmanCodeTable(TreeNode *root) { CodeNode *table = (CodeNode *)malloc(256 * sizeof(CodeNode)); char *code = (char *)malloc(256 * sizeof(char)); code[0] = '\0'; buildHuffmanCodeTableHelper(root, table, code); free(code); return table; } void buildHuffmanCodeTableHelper(TreeNode *node, CodeNode *table, char *code) { if (node->left == NULL && node->right == NULL) { // 叶子节点,存储编码 table[node->data].data = node->data; table[node->data].code = (char *)malloc(strlen(code) + 1); strcpy(table[node->data].code, code); } else { // 非叶子节点,继续遍历 int len = strlen(code); char *leftCode = (char *)malloc(len + 2); strcpy(leftCode, code); leftCode[len] = '0'; leftCode[len+1] = '\0'; buildHuffmanCodeTableHelper(node->left, table, leftCode); free(leftCode); char *rightCode = (char *)malloc(len + 2); strcpy(rightCode, code); rightCode[len] = '1'; rightCode[len+1] = '\0'; buildHuffmanCodeTableHelper(node->right, table, rightCode); free(rightCode); } } // 将原始文件编码为Huffman编码 char *encodeWithHuffman(char *filename, CodeNode *table, int len, int *encodedLen) { FILE *fp = fopen(filename, "rb"); if (fp == NULL) { printf("Error: Cannot open file: %s\n", filename); exit(1); } // 计算编码后的长度 int i; *encodedLen = 0; unsigned char ch; while (fread(&ch, sizeof(unsigned char), 1, fp) == 1) { *encodedLen += strlen(table[ch].code); } // 分配空间存储编码后的数据 char *encoded = (char *)malloc((*encodedLen/8 + 1) * sizeof(char)); encoded[0] = '\0'; // 重新读取原始文件,将每个字符编码后拼接起来 fseek(fp, 0, SEEK_SET); while (fread(&ch, sizeof(unsigned char), 1, fp) == 1) { strcat(encoded, table[ch].code); } fclose(fp); return encoded; } // 将Huffman编码解码为原始数据 unsigned char *decodeWithHuffman(char *encoded, TreeNode *root, int len, int *decodedLen) { // 分配空间存储解码后的数据 unsigned char *decoded = (unsigned char *)malloc(len * sizeof(unsigned char)); decoded[0] = '\0'; int pos = 0; // 按照Huffman编码逐位解码 TreeNode *p = root; int i; for (i = 0; i < strlen(encoded); i++) { if (encoded[i] == '0') { p = p->left; } else if (encoded[i] == '1') { p = p->right; } if (p->left == NULL && p->right == NULL) { decoded[pos++] = p->data; p = root; } } *decodedLen = pos; return decoded; } // 将数据写入文件 void writeToFile(char *filename, void *data, int len) { FILE *fp = fopen(filename, "wb"); if (fp == NULL) { printf("Error: Cannot open file: %s\n", filename); exit(1); } fwrite(data, len, 1, fp); fclose(fp); } int main() { char *filename = "test.txt"; // 统计字符出现频率 int len; int *freq = getCharFrequency(filename, &len); // 构建Huffman编码表 TreeNode *root = buildHuffmanTree(freq); CodeNode *table = buildHuffmanCodeTable(root); // 将原始文件编码为Huffman编码 int encodedLen; char *encoded = encodeWithHuffman(filename, table, len, &encodedLen); // 将编码后的数据写入文件 writeToFile("test.huff", encoded, (encodedLen/8 + 1) * sizeof(char)); // 读取编码后的数据,进行解码 FILE *fp = fopen("test.huff", "rb"); if (fp == NULL) { printf("Error: Cannot open file: test.huff\n"); exit(1); } fseek(fp, 0, SEEK_END); int fileSize = ftell(fp); fseek(fp, 0, SEEK_SET); char *encoded2 = (char *)malloc(fileSize * sizeof(char)); fread(encoded2, sizeof(char), fileSize, fp); fclose(fp); int decodedLen; unsigned char *decoded = decodeWithHuffman(encoded2, root, len, &decodedLen); // 将解码后的数据写入文件 writeToFile("test_decoded.txt", decoded, decodedLen * sizeof(unsigned char)); // 比较原始文件和解码文件的内容是否一致 fp = fopen(filename, "rb"); FILE *fp2 = fopen("test_decoded.txt", "rb"); unsigned char ch1, ch2; int isEqual = 1; while (fread(&ch1, sizeof(unsigned char), 1, fp) == 1 && fread(&ch2, sizeof(unsigned char), 1, fp2) == 1) { if (ch1 != ch2) { isEqual = 0; break; } } if (isEqual) { printf("The original file and decoded file are the same.\n"); } else { printf("The original file and decoded file are different.\n"); } // 释放内存 free(freq); free(encoded); free(encoded2); free(decoded); for (int i = 0; i < 256; i++) { if (table[i].code != NULL) { free(table[i].code); } } free(table); return 0; } ``` 这个例子中,我们首先统计了原始文件中每个字符出现的频率,然后根据频率构建了Huffman编码树,并生成了Huffman编码表。接下来,我们将原始文件中的数据编码为Huffman编码,并将编码结果保存到硬盘上。然后,我们读取编码文件,对其进行解码,得到原始数据,并将解码结果保存到硬盘上。最后,我们比较原始文件和解码文件的内容是否一致。 需要注意的是,这个例子中只是实现了一个简单的Huffman编码算法,并没有对数据进行实际的加密,如果需要进行加密,可以将编码后的数据进行进一步处理,例如进行异或运算或置换等操作。
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