实现一个哈夫曼编码系统，系统包括以下功能：\n(1) 字符信息统计：读取待编码的源文件sourcefile.txt，统计出现的字符及其频率。\n(2) 建立哈夫曼树：根据统计结果建立哈夫曼树。\n(3) 建

### 回答1：
立哈夫曼编码表：根据哈夫曼树，生成每个字符的哈夫曼编码。\n(4) 对源文件进行编码：根据哈夫曼编码表，将源文件中的字符进行编码，生成编码文件codefile.txt。\n(5) 对编码文件进行解码：根据哈夫曼编码表，将编码文件中的编码进行解码，生成解码文件decodefile.txt。\n\n以上是哈夫曼编码系统的基本功能，实现该系统需要掌握哈夫曼树的建立和哈夫曼编码的生成方法。

### 回答2：
立编码表：根据哈夫曼树建立编码表，即将每个字符与其对应的二进制编码存储在编码表中。\n(4) 进行编码：读取源文件，根据编码表将每个字符编码为对应的二进制串，并将编码结果存储在目标文件targetfile.txt中。\n(5) 进行解码：读取目标文件，根据哈夫曼树和编码表将二进制串解码为对应的字符，并将解码结果存储在解码文件decodefile.txt中。\n\n哈夫曼编码是一种可变长度编码，其将频率较高的字符用较短的二进制串来表示，从而提高编码效率。实现哈夫曼编码系统需要先统计待编码文件中各个字符出现的频率，然后利用这些频率构建哈夫曼树。在建立哈夫曼树的过程中，需要使用贪心算法，即在每一步选择频率最小的两个节点合并，并将其父节点的频率赋值为子节点频率之和。当只剩一个节点时，该节点即为哈夫曼树的根节点。\n\n建立哈夫曼树后，可以根据哈夫曼树构建编码表。对于哈夫曼树中的每一个叶子节点，可以从该节点沿着其父节点一直到根节点，记录下沿途所有的边，将边权值为1的边表示为0，将边权值为2的边表示为1，即可得到该叶子节点对应的编码。\n\n进行编码时，需要读取源文件，逐个字符查找其在编码表中的二进制编码，并将编码结果存储在目标文件中。进行解码时，需要读取目标文件，逐个二进制串查找其对应的字符，并将解码结果存储在解码文件中。

### 回答3：
立哈夫曼编码表：根据哈夫曼树，对每个字符生成对应的编码表。\n(4) 压缩文件：利用生成的哈夫曼编码表，对源文件进行编码，生成压缩文件compressedfile.huf。\n(5) 解压文件：读取压缩文件，利用保存的哈夫曼编码表进行解码，还原原文件。 \n\n哈夫曼编码是一种用于数据压缩的编码方式，该编码方式采用类似于二叉树的数据结构来处理数据。这种编码技术的特点是能够针对每个字符生成唯一的编码，从而能够将数据压缩至所需空间的极小范围内。下面我们将逐个解释每个功能的实现，以便更好地理解：\n\n(1) 字符信息统计：该功能主要是读取待编码的源文件sourcefile.txt，统计出现的字符及其频率。实现起来，可以用一个哈希表来存储字符及其出现的次数。在读取源文件时，每读到一个新的字符，就将该字符作为键在哈希表中查找，若该键存在，则将该键对应的值+1；否则，在哈希表中添加该键，并将该键的值设为1。\n\n(2) 建立哈夫曼树：哈夫曼树的构建与二叉树构建类似，只不过构建的规则不同。在哈夫曼树中，每个节点都有一个权值，而且叶子节点的权值即为每个字符出现的频率。在构建哈夫曼树时，可以采用贪心算法，即每次选择出现频率最小的两个节点构建一棵新的子树，并将该子树的根节点的权值设为两个子节点权值之和。重复以上操作，直至构建出一棵哈夫曼树。\n\n(3) 建立哈夫曼编码表：建立哈夫曼编码表是将每个字符对应的编码输出为二进制。在哈夫曼编码中，每个字符的编码是一个字符串，通常0表示从左侧子树走，1表示从右侧子树走，这样，从根节点到每个叶子节点的路径上就能构成一个编码。从根节点开始，一直遍历到每个叶子节点，记录下每个叶子节点所对应的字符及其编码即可。\n\n(4) 压缩文件：按照哈夫曼编码表将源文件中的每个字符替换为其对应的编码，生成压缩文件compressedfile.huf。压缩的核心就是将每个字符转换为相应的编码，这实际上就是一种字符串匹配的过程。采用哈希表可以优化这个过程，将每个字符的编码存储在哈希表中，这样可以大大提高编码的速度。\n\n(5) 解压文件：读取压缩文件，利用保存的哈夫曼编码表进行解码，还原原文件。解压的过程需要使用保存的哈夫曼编码表，将压缩文件中的编码逐个匹配，找到相应的字符即可。匹配的过程可以利用哈希表，将每个编码和相应的字符存储在哈希表中，这样可以大大提高解压的速度。\n\n总之，哈夫曼编码虽然很复杂，但其实现原理是相对简单的，只要理解了哈夫曼树、哈夫曼编码和字符串匹配的基本原理，实现起来并不难。