用C语言编写,基于哈夫曼树的数据压缩算法,要求:输入一串字符串,根据给定的字符串中字符出现的频率建立相应哈夫曼树,构造哈夫曼编码表,在此基础上可以对待压缩文件进行压缩(即编码),同时可以对压缩后的二进制编码文件进行解压(即译码)。代码

时间: 2024-02-13 16:07:50 浏览: 25
好的,以下是基于哈夫曼树的数据压缩算法的C语言代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 // 定义哈夫曼树节点结构体 struct MinHeapNode { char data; // 字符 unsigned freq; // 频率 struct MinHeapNode *left, *right; // 左右子节点 }; // 定义哈夫曼编码表结构体 struct HuffmanCode { char data; // 字符 char *code; // 编码 }; // 定义哈夫曼编码表数组 struct HuffmanCode huffmanCodes[MAX_TREE_HT]; // 定义哈夫曼树节点最小堆结构体 struct MinHeap { unsigned size; // 堆大小 unsigned capacity; // 堆容量 struct MinHeapNode **array; // 堆数组 }; // 创建一个哈夫曼树节点 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; } // 创建一个哈夫曼树节点最小堆 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; } // 交换两个哈夫曼树节点 void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b) { struct MinHeapNode* t = *a; *a = *b; *b = t; } // 维护最小堆的性质 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); } } // 判断最小堆中是否只剩下一个节点 int isSizeOne(struct MinHeap* minHeap) { return (minHeap->size == 1); } // 从最小堆中取出频率最小的节点 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; } // 插入一个节点到最小堆 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; } // 构建哈夫曼树 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); } // 将哈夫曼编码存储到数组中 void storeCodes(struct MinHeapNode* root, char* str, int top) { if (root->left) { str[top] = '0'; storeCodes(root->left, str, top + 1); } if (root->right) { str[top] = '1'; storeCodes(root->right, str, top + 1); } if (!root->left && !root->right) { huffmanCodes[root->data].data = root->data; huffmanCodes[root->data].code = (char*)malloc(sizeof(char) * (top + 1)); memcpy(huffmanCodes[root->data].code, str, top + 1); } } // 构造哈夫曼编码表 void buildHuffmanCodes(struct MinHeapNode* root) { char str[MAX_TREE_HT]; storeCodes(root, str, 0); } // 将字符串进行哈夫曼编码 void encodeString(char* str, FILE* fp) { int i = 0; while (str[i]) { fwrite(huffmanCodes[str[i]].code, strlen(huffmanCodes[str[i]].code), 1, fp); ++i; } } // 将二进制编码还原成原始字符串 void decodeString(struct MinHeapNode* root, char* code, FILE* fp) { struct MinHeapNode* curr = root; int i = 0; while (code[i]) { if (code[i] == '0') curr = curr->left; else curr = curr->right; if (!curr->left && !curr->right) { fwrite(&curr->data, sizeof(curr->data), 1, fp); curr = root; } ++i; } } // 主函数 int main() { char data[] = "Huffman coding is a data compression algorithm."; int freq[] = { 3, 5, 1, 1, 2, 3, 2, 1, 4, 1, 2, 2, 1, 5, 1, 3, 2, 2, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }; int size = sizeof(data) / sizeof(data[0]); // 构建哈夫曼树 struct MinHeapNode* root = buildHuffmanTree(data, freq, size); // 构造哈夫曼编码表 buildHuffmanCodes(root); // 对字符串进行哈夫曼编码并写入文件 FILE* fp = fopen("compressed.bin", "wb"); encodeString(data, fp); fclose(fp); // 从文件中读取哈夫曼编码并还原成原始字符串 fp = fopen("compressed.bin", "rb"); fseek(fp, 0L, SEEK_END); int sizeOfFile = ftell(fp); char* code = (char*)malloc(sizeOfFile + 1); fseek(fp, 0L, SEEK_SET); fread(code, sizeOfFile, 1, fp); code[sizeOfFile] = '\0'; fclose(fp); fp = fopen("decompressed.txt", "w"); decodeString(root, code, fp); fclose(fp); return 0; } ``` 该代码可以对给定字符串进行哈夫曼编码,并将编码后的二进制数据写入文件。同时,该代码还可以从文件中读取哈夫曼编码并还原成原始字符串。

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描述 输入一串字符串,根据给定的字符串中字符出现的频率建立相应哈夫曼树,构造哈夫曼编码表,在此基础上可以对待压缩文件进行压缩(即编码),同时可以对压缩后的二进制编码文件进行解压(即译码)。 输入 多组数据,每组数据一行,为一个字符串(只考虑26个小写字母即可)。当输入字符串为“0”时,输入结束。 输出 每组数据输出2n+3行(n为输入串中字符类别的个数)。第一行为统计出来的字符出现频率(只输出存在的字符,格式为:字符:频度),每两组字符之间用一个空格分隔,字符按照ASCII码从小到大的顺序排列。第二行至第2n行为哈夫曼树的存储结构的终态(形如教材139页表5.2(b),一行当中的数据用空格分隔)。第2n+1行为每个字符的哈夫曼编码(只输出存在的字符,格式为:字符:编码),每两组字符之间用一个空格分隔,字符按照ASCII码从小到大的顺序排列。第2n+2行为编码后的字符串,第2n+3行为解码后的字符串(与输入的字符串相同)。 样例输入1 aaaaaaabbbbbccdddd aabccc 0 样例输出1 a:7 b:5 c:2 d:4 1 7 7 0 0 2 5 6 0 0 3 2 5 0 0 4 4 5 0 0 5 6 6 3 4 6 11 7 2 5 7 18 0 1 6 a:0 b:10 c:110 d:111 00000001010101010110110111111111111 aaaaaaabbbbbccdddd a:2 b:1 c:3 1 2 4 0 0 2 1 4 0 0 3 3 5 0 0 4 3 5 2 1 5 6 0 3 4 a:11 b:10 c:0 111110000 aabccc使用c语言写出完整的代码并加上注释,分析时间复杂度和空间复杂读

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