设计实现一个基于哈夫曼算法的压缩软件,统计文件中各字符出现的频次,设计哈夫曼编码,用c语言写出完整代码并写出详细注释

时间: 2024-05-08 16:21:06 浏览: 11
首先,我们需要了解哈夫曼编码的基本原理。哈夫曼编码是一种可变长度编码,它利用出现频率较高的字符用较短的编码,出现频率较低的字符用较长的编码,从而达到压缩数据的目的。 实现哈夫曼编码,我们需要以下几个步骤: 1. 统计文件中各字符出现的频次 2. 根据频次构建哈夫曼树 3. 从根节点出发,向左走为0,向右走为1,构建哈夫曼编码表 4. 使用哈夫曼编码表对文件进行编码 5. 将编码后的文件进行解码,得到原始文件 下面是基于哈夫曼算法的压缩软件的代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 #define MAX_FILENAME_SIZE 100 // 结构体:哈夫曼树 struct HuffmanTree { char data; // 节点存储的字符数据 int freq; // 节点出现的频次 struct HuffmanTree *left; // 左子节点 struct HuffmanTree *right; // 右子节点 }; // 结构体:哈夫曼编码表 struct HuffmanTable { char data; // 字符数据 char code[MAX_TREE_HT]; // 哈夫曼编码 int len; // 编码长度 }; // 函数:统计文件中各字符出现的频次 void getFrequency(FILE *fp, int frequency[]) { char c; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { frequency[c]++; } } // 函数:构建哈夫曼树 struct HuffmanTree* buildHuffmanTree(int frequency[]) { int i; struct HuffmanTree *node, *left, *right; struct HuffmanTree *queue[MAX_TREE_HT], *temp; // 初始化队列 for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { queue[i] = NULL; } // 将所有出现频次的字符作为叶子节点,加入队列中 for (i = 0; i < 256; i++) { if (frequency[i] > 0) { node = (struct HuffmanTree*) malloc(sizeof(struct HuffmanTree)); node->data = i; node->freq = frequency[i]; node->left = NULL; node->right = NULL; queue[i] = node; } } // 构建哈夫曼树 while (1) { // 从队列中找出频次最小的两个节点 left = NULL; right = NULL; for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (queue[i] != NULL) { if (left == NULL || queue[i]->freq < left->freq) { left = queue[i]; } if (right == NULL || queue[i]->freq < right->freq) { right = queue[i]; } } } // 将找出的两个节点合并成一个新的节点 node = (struct HuffmanTree*) malloc(sizeof(struct HuffmanTree)); node->data = 0; node->freq = left->freq + right->freq; node->left = left; node->right = right; // 将新节点加入队列 for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (queue[i] == NULL) { queue[i] = node; break; } } // 如果队列中只剩下一个节点,说明哈夫曼树构建完成 if (i == 1) { break; } } // 返回根节点 for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (queue[i] != NULL) { return queue[i]; } } return NULL; } // 函数:从根节点出发,向左走为0,向右走为1,构建哈夫曼编码表 void buildHuffmanTable(struct HuffmanTree *node, struct HuffmanTable table[], int index, char code[], int len) { if (node->left == NULL && node->right == NULL) { table[index].data = node->data; strcpy(table[index].code, code); table[index].len = len; return; } int i; char leftCode[MAX_TREE_HT], rightCode[MAX_TREE_HT]; strcpy(leftCode, code); strcpy(rightCode, code); leftCode[len] = '0'; rightCode[len] = '1'; buildHuffmanTable(node->left, table, 2 * index + 1, leftCode, len + 1); buildHuffmanTable(node->right, table, 2 * index + 2, rightCode, len + 1); } // 函数:使用哈夫曼编码表对文件进行编码 void encodeFile(FILE *fp, FILE *fout, struct HuffmanTable table[]) { char c; int i, j; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { for (i = 0; i < 256; i++) { if (table[i].data == c) { for (j = 0; j < table[i].len; j++) { fputc(table[i].code[j], fout); } break; } } } } // 函数:将编码后的文件进行解码,得到原始文件 void decodeFile(FILE *fp, FILE *fout, struct HuffmanTree *root) { char c; struct HuffmanTree *node = root; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { if (c == '0') { node = node->left; } else { node = node->right; } if (node->left == NULL && node->right == NULL) { fputc(node->data, fout); node = root; } } } int main() { char filename[MAX_FILENAME_SIZE]; printf("请输入要压缩的文件名:"); scanf("%s", filename); FILE *fp = fopen(filename, "r"); if (fp == NULL) { printf("文件打开失败!"); return 1; } int frequency[256] = {0}; getFrequency(fp, frequency); fclose(fp); struct HuffmanTree *root = buildHuffmanTree(frequency); struct HuffmanTable table[256]; buildHuffmanTable(root, table, 0, "", 0); char outFilename[MAX_FILENAME_SIZE]; sprintf(outFilename, "%s.huf", filename); FILE *fout = fopen(outFilename, "w"); fp = fopen(filename, "r"); encodeFile(fp, fout, table); fclose(fp); fclose(fout); fp = fopen(outFilename, "r"); fout = fopen("decode.txt", "w"); decodeFile(fp, fout, root); fclose(fp); fclose(fout); return 0; } ``` 注释详解: 1. 宏定义 ```c #define MAX_TREE_HT 100 #define MAX_FILENAME_SIZE 100 ``` 定义了最大哈夫曼树高度和文件名的最大长度。 2. 哈夫曼树结构体 ```c struct HuffmanTree { char data; // 节点存储的字符数据 int freq; // 节点出现的频次 struct HuffmanTree *left; // 左子节点 struct HuffmanTree *right; // 右子节点 }; ``` 定义了哈夫曼树节点的数据结构。 3. 哈夫曼编码表结构体 ```c struct HuffmanTable { char data; // 字符数据 char code[MAX_TREE_HT]; // 哈夫曼编码 int len; // 编码长度 }; ``` 定义了哈夫曼编码表的数据结构。 4. 统计文件中各字符出现的频次 ```c void getFrequency(FILE *fp, int frequency[]) { char c; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { frequency[c]++; } } ``` 该函数接受一个文件指针和一个整型数组,统计文件中各字符出现的频次,将结果保存在整型数组中。 5. 构建哈夫曼树 ```c struct HuffmanTree* buildHuffmanTree(int frequency[]) { int i; struct HuffmanTree *node, *left, *right; struct HuffmanTree *queue[MAX_TREE_HT], *temp; // 初始化队列 for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { queue[i] = NULL; } // 将所有出现频次的字符作为叶子节点,加入队列中 for (i = 0; i < 256; i++) { if (frequency[i] > 0) { node = (struct HuffmanTree*) malloc(sizeof(struct HuffmanTree)); node->data = i; node->freq = frequency[i]; node->left = NULL; node->right = NULL; queue[i] = node; } } // 构建哈夫曼树 while (1) { // 从队列中找出频次最小的两个节点 left = NULL; right = NULL; for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (queue[i] != NULL) { if (left == NULL || queue[i]->freq < left->freq) { left = queue[i]; } if (right == NULL || queue[i]->freq < right->freq) { right = queue[i]; } } } // 将找出的两个节点合并成一个新的节点 node = (struct HuffmanTree*) malloc(sizeof(struct HuffmanTree)); node->data = 0; node->freq = left->freq + right->freq; node->left = left; node->right = right; // 将新节点加入队列 for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (queue[i] == NULL) { queue[i] = node; break; } } // 如果队列中只剩下一个节点,说明哈夫曼树构建完成 if (i == 1) { break; } } // 返回根节点 for (i = 0; i < MAX_TREE_HT; i++) { if (queue[i] != NULL) { return queue[i]; } } return NULL; } ``` 该函数接受一个整型数组,构建哈夫曼树,并返回根节点。 6. 构建哈夫曼编码表 ```c void buildHuffmanTable(struct HuffmanTree *node, struct HuffmanTable table[], int index, char code[], int len) { if (node->left == NULL && node->right == NULL) { table[index].data = node->data; strcpy(table[index].code, code); table[index].len = len; return; } int i; char leftCode[MAX_TREE_HT], rightCode[MAX_TREE_HT]; strcpy(leftCode, code); strcpy(rightCode, code); leftCode[len] = '0'; rightCode[len] = '1'; buildHuffmanTable(node->left, table, 2 * index + 1, leftCode, len + 1); buildHuffmanTable(node->right, table, 2 * index + 2, rightCode, len + 1); } ``` 该函数接受一个哈夫曼树节点、一个哈夫曼编码表、一个索引、一个编码字符串和一个编码长度,从根节点出发,向左走为0,向右走为1,构建哈夫曼编码表。 7. 使用哈夫曼编码表对文件进行编码 ```c void encodeFile(FILE *fp, FILE *fout, struct HuffmanTable table[]) { char c; int i, j; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { for (i = 0; i < 256; i++) { if (table[i].data == c) { for (j = 0; j < table[i].len; j++) { fputc(table[i].code[j], fout); } break; } } } } ``` 该函数接受一个文件指针、一个输出文件指针和一个哈夫曼编码表,使用哈夫曼编码表对文件进行编码,并将结果输出到输出文件中。 8. 将编码后的文件进行解码,得到原始文件 ```c void decodeFile(FILE *fp, FILE *fout, struct HuffmanTree *root) { char c; struct HuffmanTree *node = root; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { if (c == '0') { node = node->left; } else { node = node->right; } if (node->left == NULL && node->right == NULL) { fputc(node->data, fout); node = root; } } } ``` 该函数接受一个文件指针、一个输出文件指针和一个哈夫曼树的根节点,将编码后的文件进行解码,得到原始文件,并将结果输出到输出文件中。 9. 主函数 ```c int main() { char filename[MAX_FILENAME_SIZE]; printf("请输入要压缩的文件名:"); scanf("%s", filename); FILE *fp = fopen(filename, "r"); if (fp == NULL) { printf("文件打开失败!"); return 1; } int frequency[256] = {0}; getFrequency(fp, frequency); fclose(fp); struct HuffmanTree *root = buildHuffmanTree(frequency); struct HuffmanTable table[256]; buildHuffmanTable(root, table, 0, "", 0); char outFilename[MAX_FILENAME_SIZE]; sprintf(outFilename, "%s.huf", filename); FILE *fout = fopen(outFilename, "w"); fp = fopen(filename, "r"); encodeFile(fp, fout, table); fclose(fp); fclose(fout); fp = fopen(outFilename, "r"); fout = fopen("decode.txt", "w"); decodeFile(fp, fout, root); fclose(fp); fclose(fout); return 0; } ``` 该函数实现了整个压缩过程的控制流程。首先读入要压缩的文件名,然后调用函数统计文件中各字符出现的频次,构建哈夫曼树,并根据哈夫曼树构建哈夫曼编码表。接下来,为压缩文件起一个新的文件名,打开该文件并以写入模式打开输出文件。使用哈夫曼编码表对文件进行编码,并将结果输出到输出文件中。最后,打开压缩后的文件,以读取模式打开解压文件,并使用哈夫曼树将编码后的文件进行解码,得到原始文件,并将结果输出到解压文件中。

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