哈夫曼编码压缩文件c语言

哈夫曼编码（Huffman Coding）是一种用于数据压缩的无损编码方式，它基于二叉树结构，尤其适用于频率较高的字符。在C语言中实现哈夫曼编码的过程主要包括以下几个步骤：

1. **字符频率统计**：首先计算源文件中每个字符出现的频率。

2. **构建哈夫曼树**：根据字符频率，创建一个空的哈夫曼树，然后通过合并频率最小的两个节点（自底向上）形成新的节点，直到只剩下一个叶子节点，即为完成的哈夫曼树。

3. **编码规则**：从根节点到每个字符的路径不同，记录这些路径就形成了对应的哈夫曼编码。一般来说，从左到右走是0，从右到左走是1。

4. **压缩数据**：将源文件中的字符替换为其对应的哈夫曼编码。

5. **解码恢复**：读取压缩后的数据，按照编码规则进行还原。

在C语言中，这通常涉及到链表操作（用于构建和存储哈夫曼树），以及数组或位图来储存编码。你可以使用结构体表示节点，包含字符、频率和左右子节点等信息。这里提供一个简单的概述，具体实现可能涉及递归或迭代算法，取决于你的代码风格。

相关问题

哈夫曼编码压缩文件c语言代码

哈夫曼编码是一种基于字符出现频率的压缩算法，它可以将一些出现频率较高的字符用较短的编码表示，从而实现对数据的压缩。下面是哈夫曼编码压缩文件的C语言代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

// 定义哈夫曼树节点结构体
typedef struct huffman_node {
    unsigned char data; // 字符数据
    unsigned int freq; // 字符出现频率
    struct huffman_node *left, *right; // 左右子节点指针
} huffman_node;

// 定义哈夫曼编码结构体
typedef struct huffman_code {
    unsigned char data; // 字符数据
    unsigned int freq; // 字符出现频率
    char *code; // 字符编码
} huffman_code;

// 统计字符出现频率，返回一个包含256个元素的数组，数组下标为字符ASCII码值，数组元素为该字符出现的次数
unsigned int *count_freq(FILE *fp) {
    unsigned int *freq = (unsigned int *)calloc(256, sizeof(unsigned int));
    unsigned char c;
    while(fread(&c, sizeof(char), 1, fp)) {
        freq[c]++;
    }
    return freq;
}

// 创建哈夫曼树，返回树的根节点指针
huffman_node *create_tree(unsigned int *freq) {
    int i, j, min1, min2;
    huffman_node *nodes = (huffman_node *)malloc(256 * sizeof(huffman_node));
    for(i = 0, j = 0; i < 256; i++) {
        if(freq[i] > 0) {
            nodes[j].data = i;
            nodes[j].freq = freq[i];
            nodes[j].left = nodes[j].right = NULL;
            j++;
        }
    }
    int n = j;
    for(i = 0; i < n - 1; i++) {
        min1 = min2 = -1;
        for(j = 0; j < n + i; j++) {
            if(nodes[j].freq > 0) {
                if(min1 == -1 || nodes[j].freq < nodes[min1].freq) {
                    min2 = min1;
                    min1 = j;
                } else if(min2 == -1 || nodes[j].freq < nodes[min2].freq) {
                    min2 = j;
                }
            }
        }
        nodes[n + i].data = 0;
        nodes[n + i].freq = nodes[min1].freq + nodes[min2].freq;
        nodes[n + i].left = &nodes[min1];
        nodes[n + i].right = &nodes[min2];
        nodes[min1].freq = 0;
        nodes[min2].freq = 0;
    }
    return &nodes[n + i - 1];
}

// 递归生成哈夫曼编码，并将结果保存到huffman_code数组中，返回哈夫曼编码数组的长度
int generate_code(huffman_node *node, char *code, huffman_code *hcode, int index) {
    if(node->left == NULL && node->right == NULL) {
        hcode[index].data = node->data;
        hcode[index].freq = node->freq;
        hcode[index].code = (char *)malloc(strlen(code) + 1);
        strcpy(hcode[index].code, code);
        return index + 1;
    } else {
        int left_index = generate_code(node->left, strcat(code, "0"), hcode, index);
        code[strlen(code) - 1] = '\0';
        int right_index = generate_code(node->right, strcat(code, "1"), hcode, left_index);
        code[strlen(code) - 1] = '\0';
        return right_index;
    }
}

// 将哈夫曼编码写入文件
void write_code(FILE *fp, huffman_code *hcode, int len) {
    fwrite(&len, sizeof(int), 1, fp);
    int i, j, n;
    for(i = 0; i < len; i++) {
        fwrite(&hcode[i].data, sizeof(char), 1, fp);
        fwrite(&hcode[i].freq, sizeof(int), 1, fp);
        n = strlen(hcode[i].code);
        fwrite(&n, sizeof(int), 1, fp);
        for(j = 0; j < n; j++) {
            fwrite(&hcode[i].code[j], sizeof(char), 1, fp);
        }
    }
}

// 将文件内容按照哈夫曼编码压缩，并写入文件
void compress_file(FILE *src_fp, FILE *dst_fp, huffman_code *hcode, int len) {
    unsigned char c;
    char *code;
    int i, j, n;
    while(fread(&c, sizeof(char), 1, src_fp)) {
        for(i = 0; i < len; i++) {
            if(hcode[i].data == c) {
                code = hcode[i].code;
                n = strlen(code);
                for(j = 0; j < n; j++) {
                    if(code[j] == '0') {
                        fwrite("0", sizeof(char), 1, dst_fp);
                    } else {
                        fwrite("1", sizeof(char), 1, dst_fp);
                    }
                }
                break;
            }
        }
    }
}

int main(int argc, char **argv) {
    if(argc != 3) {
        printf("Usage: %s source_file target_file\n", argv);
        exit(1);
    }
    FILE *src_fp = fopen(argv, "rb");
    if(src_fp == NULL) {
        printf("Open source file failed!\n");
        exit(1);
    }
    FILE *dst_fp = fopen(argv, "wb");
    if(dst_fp == NULL) {
        printf("Open target file failed!\n");
        exit(1);
    }

    unsigned int *freq = count_freq(src_fp);
    rewind(src_fp);
    huffman_node *root = create_tree(freq);
    huffman_code *hcode = (huffman_code *)malloc(256 * sizeof(huffman_code));
    generate_code(root, "", hcode, 0);
    write_code(dst_fp, hcode, 256);

    compress_file(src_fp, dst_fp, hcode, 256);

    fclose(src_fp);
    fclose(dst_fp);

    return 0;
}

哈夫曼编码 bmp压缩 c语言

哈夫曼编码是一种无损压缩算法，它可以将数据压缩到较小的空间中，而不会损失任何信息。BMP是一种常见的图像文件格式，它也可以使用哈夫曼编码进行压缩。

在C语言中，我们可以使用以下步骤来实现哈夫曼编码的BMP压缩：

1. 读取BMP文件，将像素数据存储在一个数组中。

2. 统计每个像素的出现频率，并将其存储在一个字典中。

3. 使用哈夫曼树来生成编码表，将每个像素的编码存储在一个数组中。

4. 将编码后的像素数据存储在一个二进制文件中。

5. 将文件头信息和编码表一起写入到压缩后的BMP文件中。

下面是一个简单的示例代码，用于将一个BMP文件使用哈夫曼编码进行压缩：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_PIXELS 1000000
#define MAX_DICT_SIZE 256

typedef struct {
    int code;
    int len;
} huffman_code;

typedef struct {
    int pixel;
    int freq;
} dict_entry;

typedef struct {
    dict_entry dict[MAX_DICT_SIZE];
    int size;
} dict;

typedef struct {
    int width;
    int height;
    int bpp;
    int compression;
    int size;
    int offset;
} bmp_header;

void read_bmp(char* filename, bmp_header* header, unsigned char* pixels) {
    // TODO: 实现读取BMP文件的代码
}

void write_bmp(char* filename, bmp_header* header, unsigned char* pixels) {
    // TODO: 实现写入BMP文件的代码
}

void build_dict(unsigned char* pixels, int num_pixels, dict* d) {
    // 统计每个像素的出现频率
    int freq[MAX_DICT_SIZE] = {0};
    for (int i = 0; i < num_pixels; i++) {
        freq[pixels[i]]++;
    }
    
    // 将出现过的像素添加到字典中
    for (int i = 0; i < MAX_DICT_SIZE; i++) {
        if (freq[i] > 0) {
            dict_entry e = {i, freq[i]};
            d->dict[d->size++] = e;
        }
    }
}

void sort_dict(dict* d) {
    // 对字典按照出现频率从小到大排序
    for (int i = 0; i < d->size - 1; i++) {
        for (int j = i + 1; j < d->size; j++) {
            if (d->dict[i].freq > d->dict[j].freq) {
                dict_entry tmp = d->dict[i];
                d->dict[i] = d->dict[j];
                d->dict[j] = tmp;
            }
        }
    }
}

void build_huffman_tree(dict* d, huffman_code* codes) {
    // TODO: 实现构建哈夫曼树的代码
}

void encode_pixels(unsigned char* pixels, int num_pixels, huffman_code* codes, unsigned char* compressed_data) {
    // TODO: 实现将像素数据编码为哈夫曼编码的二进制数据的代码
}

void compress_bmp(char* input_file, char* output_file) {
    bmp_header header;
    unsigned char pixels[MAX_PIXELS];
    read_bmp(input_file, &header, pixels);
    
    dict d = {0};
    build_dict(pixels, header.width * header.height, &d);
    sort_dict(&d);
    
    huffman_code codes[MAX_DICT_SIZE] = {0};
    build_huffman_tree(&d, codes);
    
    unsigned char compressed_data[MAX_PIXELS];
    encode_pixels(pixels, header.width * header.height, codes, compressed_data);
    
    header.compression = 1;  // 使用哈夫曼编码进行压缩
    header.size = sizeof(bmp_header) + d.size * sizeof(dict_entry) + header.width * header.height / 8;
    
    write_bmp(output_file, &header, compressed_data);
}

int main() {
    compress_bmp("input.bmp", "output.bmp");
    return 0;
}

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码。实际上，哈夫曼编码的BMP压缩还有很多细节需要考虑，比如如何处理像素数据不是8的倍数的情况，如何处理压缩后的数据不是8的倍数的情况等等。