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语言写出并写出详细注释,要写出完整代码

时间: 2024-05-16 17:12:58 浏览: 171
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用哈夫曼编码C语言实现文件压缩-参考模板.pdf

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好的,以下是基于哈夫曼算法的压缩软件的实现。 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 1000 // 定义哈夫曼节点 struct MinHeapNode { char data; // 数据 unsigned freq; // 频率 struct MinHeapNode *left, *right; // 左右子节点 }; // 定义哈夫曼树 struct MinHeap { unsigned size; // 堆的大小 unsigned capacity; // 堆的容量 struct MinHeapNode **array; // 指向哈夫曼节点的指针数组 }; // 创建一个哈夫曼节点 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; } // 创建一个最小堆 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; } // 交换两个哈夫曼节点 void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b) { struct MinHeapNode* t = *a; *a = *b; *b = t; } // 调整一个最小堆 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); } } // 判断堆是否只有一个节点 int isSizeOne(struct MinHeap* minHeap) { return (minHeap->size == 1); } // 取出堆中的最小节点 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; } // 插入一个新的节点到堆中 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; } // 建立哈夫曼树 struct MinHeapNode* buildHuffmanTree(char data[], int freq[], int size) { struct MinHeapNode *left, *right, *top; struct MinHeap* minHeap = createMinHeap(size); for (int i = 0; i < size; ++i) { insertMinHeap(minHeap, newNode(data[i], freq[i])); } while (!isSizeOne(minHeap)) { left = extractMin(minHeap); right = extractMin(minHeap); top = newNode('$', left->freq + right->freq); top->left = left; top->right = right; insertMinHeap(minHeap, top); } return extractMin(minHeap); } // 用于打印哈夫曼编码 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 (!root->left && !root->right) { printf("%c: ", root->data); for (int i = 0; i < top; ++i) { printf("%d", arr[i]); } printf("\n"); } } // 压缩函数 void compressFile(char* fileName) { FILE* fp = fopen(fileName, "rb"); if (fp == NULL) { printf("File not found!\n"); return; } fseek(fp, 0, SEEK_END); int fileSize = ftell(fp); rewind(fp); // 统计文件中各字符出现的频次 int freq[256] = {0}; char c; for (int i = 0; i < fileSize; ++i) { fread(&c, sizeof(char), 1, fp); freq[c]++; } // 创建哈夫曼树 char data[256]; int j = 0; for (int i = 0; i < 256; ++i) { if (freq[i] != 0) { data[j++] = (char)i; } } struct MinHeapNode* root = buildHuffmanTree(data, freq, j); // 打印哈夫曼编码 int arr[MAX_TREE_HT], top = 0; printCodes(root, arr, top); fclose(fp); } // 主函数 int main(int argc, char const *argv[]) { if (argc != 2) { printf("Usage: %s <file_name>\n", argv[0]); return 1; } compressFile((char*)argv[1]); return 0; } ``` 以上代码实现了哈夫曼树的构建以及哈夫曼编码的生成,但是并没有实现具体的压缩和解压缩功能。如果需要实现完整的压缩软件,还需要编写相应的压缩和解压缩算法。
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