基于huffman哈夫曼编码的文件压缩与解压缩.7z_huffman_

时间: 2023-05-16 12:01:37 浏览: 129
哈夫曼编码是现代数据压缩技术的基础之一。它是一种无损压缩算法,通过对文件中的字符进行编码,使得出现频率高的字符使用短编码,出现频率低的字符使用长编码,从而达到压缩的效果。在压缩文件时,算法会建立一棵哈夫曼树,将字符按照出现频率排序并组成树结构,然后对树进行遍历,赋予编码。通过这种方式,可以在不丢失任何信息的前提下,将原文件压缩为更小的尺寸。 扩展名为.7z_huffman_的文件是基于哈夫曼编码的文件压缩和解压缩程序。它可以通过哈夫曼编码将文件进行压缩,然后可以被解压回到原始文件。此类文件常用于将大文件或长文本数据进行压缩以减少文件大小并提高传输速度。 压缩和解压缩程序通常会使用一些默认设置,例如压缩级别、压缩率、解压缩速度等。这些设置可以影响压缩和解压缩的表现,并可能导致一些文件不能正确解压缩。因此,在使用这种文件压缩和解压缩程序之前,需要仔细阅读用户手册或向制造商寻求支持。
相关问题

用c语言编写哈夫曼编码文件压缩与解压

好的,我可以为您提供哈夫曼编码文件压缩与解压的C语言实现的代码,以下是压缩部分的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <limits.h> // 哈夫曼树节点结构体定义 typedef struct HuffmanNode { unsigned char data; // 字符数据 int freq; // 字符出现频率 struct HuffmanNode *left, *right; // 左右子节点指针 } HuffmanNode; // 哈夫曼编码结构体定义 typedef struct HuffmanCode { unsigned char data; // 字符数据 char *code; // 字符对应编码 } HuffmanCode; // 哈夫曼树节点优先队列结构体定义 typedef struct PriorityQueue { int size; // 队列大小 int capacity; // 队列容量 HuffmanNode **nodes; // 指向哈夫曼树节点的指针数组 } PriorityQueue; // 创建新的哈夫曼树节点 HuffmanNode *newHuffmanNode(unsigned char data, int freq) { HuffmanNode *node = (HuffmanNode *)malloc(sizeof(HuffmanNode)); node->data = data; node->freq = freq; node->left = node->right = NULL; return node; } // 创建新的哈夫曼编码结构体 HuffmanCode newHuffmanCode(unsigned char data, char *code) { HuffmanCode hc; hc.data = data; hc.code = code; return hc; } // 创建新的哈夫曼树节点优先队列 PriorityQueue *newPriorityQueue(int capacity) { PriorityQueue *pq = (PriorityQueue *)malloc(sizeof(PriorityQueue)); pq->size = 0; pq->capacity = capacity; pq->nodes = (HuffmanNode **)malloc(capacity * sizeof(HuffmanNode *)); return pq; } // 释放哈夫曼编码结构体内存 void freeHuffmanCode(HuffmanCode hc) { free(hc.code); } // 释放哈夫曼树节点内存 void freeHuffmanNode(HuffmanNode *node) { if (node != NULL) { freeHuffmanNode(node->left); freeHuffmanNode(node->right); free(node); } } // 释放哈夫曼树节点优先队列内存 void freePriorityQueue(PriorityQueue *pq) { for (int i = 0; i < pq->size; i++) { freeHuffmanNode(pq->nodes[i]); } free(pq->nodes); free(pq); } // 判断优先队列是否为空 int isPriorityQueueEmpty(PriorityQueue *pq) { return pq->size == 0; } // 判断优先队列是否已满 int isPriorityQueueFull(PriorityQueue *pq) { return pq->size == pq->capacity; } // 向优先队列中插入哈夫曼树节点 void insertIntoPriorityQueue(PriorityQueue *pq, HuffmanNode *node) { int i = pq->size; while (i > 0 && pq->nodes[(i - 1) / 2]->freq > node->freq) { pq->nodes[i] = pq->nodes[(i - 1) / 2]; i = (i - 1) / 2; } pq->nodes[i] = node; pq->size++; } // 从优先队列中删除哈夫曼树节点 HuffmanNode *removeFromPriorityQueue(PriorityQueue *pq) { HuffmanNode *minNode = pq->nodes[0]; pq->size--; pq->nodes[0] = pq->nodes[pq->size]; int i = 0; while (i * 2 + 1 < pq->size) { int left = i * 2 + 1; int right = i * 2 + 2; int min = left; if (right < pq->size && pq->nodes[right]->freq < pq->nodes[left]->freq) { min = right; } if (pq->nodes[i]->freq > pq->nodes[min]->freq) { HuffmanNode *temp = pq->nodes[i]; pq->nodes[i] = pq->nodes[min]; pq->nodes[min] = temp; i = min; } else { break; } } return minNode; } // 构建哈夫曼树 HuffmanNode *buildHuffmanTree(unsigned char *data, int *freq, int size) { PriorityQueue *pq = newPriorityQueue(size); for (int i = 0; i < size; i++) { HuffmanNode *node = newHuffmanNode(data[i], freq[i]); insertIntoPriorityQueue(pq, node); } while (pq->size > 1) { HuffmanNode *left = removeFromPriorityQueue(pq); HuffmanNode *right = removeFromPriorityQueue(pq); HuffmanNode *parent = newHuffmanNode(0, left->freq + right->freq); parent->left = left; parent->right = right; insertIntoPriorityQueue(pq, parent); } HuffmanNode *root = removeFromPriorityQueue(pq); freePriorityQueue(pq); return root; } // 递归生成哈夫曼编码 void generateHuffmanCode(HuffmanNode *node, char *code, int depth, HuffmanCode *hcTable) { if (node->left == NULL && node->right == NULL) { code[depth] = '\0'; hcTable[node->data] = newHuffmanCode(node->data, strdup(code)); return; } code[depth] = '0'; generateHuffmanCode(node->left, code, depth + 1, hcTable); code[depth] = '1'; generateHuffmanCode(node->right, code, depth + 1, hcTable); } // 哈夫曼编码文件压缩函数 void compressFile(const char *inputFileName, const char *outputFileName) { // 打开输入文件 FILE *inputFile = fopen(inputFileName, "rb"); if (inputFile == NULL) { fprintf(stderr, "Error: Cannot open file '%s'\n", inputFileName); exit(EXIT_FAILURE); } // 统计文件中每个字符出现的频率 int freq[UCHAR_MAX + 1] = { 0 }; unsigned char buffer[1024]; int bytesRead; while ((bytesRead = fread(buffer, 1, sizeof(buffer), inputFile)) > 0) { for (int i = 0; i < bytesRead; i++) { freq[buffer[i]]++; } } // 构建哈夫曼树 int dataSize = 0; for (int i = 0; i <= UCHAR_MAX; i++) { if (freq[i] > 0) { dataSize++; } } unsigned char *data = (unsigned char *)malloc(dataSize * sizeof(unsigned char)); int *freqCopy = (int *)malloc(dataSize * sizeof(int)); int j = 0; for (int i = 0; i <= UCHAR_MAX; i++) { if (freq[i] > 0) { data[j] = (unsigned char)i; freqCopy[j] = freq[i]; j++; } } HuffmanNode *root = buildHuffmanTree(data, freqCopy, dataSize); free(data); free(freqCopy); // 生成哈夫曼编码 HuffmanCode hcTable[UCHAR_MAX + 1]; char code[CHAR_BIT + 1]; generateHuffmanCode(root, code, 0, hcTable); // 重置文件指针 fseek(inputFile, 0L, SEEK_SET); // 打开输出文件 FILE *outputFile = fopen(outputFileName, "wb"); if (outputFile == NULL) { fprintf(stderr, "Error: Cannot open file '%s'\n", outputFileName); exit(EXIT_FAILURE); } // 写入哈夫曼树节点数和每个字符出现的频率 int nodeCount = dataSize * 2 - 1; fwrite(&nodeCount, sizeof(int), 1, outputFile); for (int i = 0; i <= UCHAR_MAX; i++) { if (hcTable[i].code != NULL) { fwrite(&hcTable[i].data, sizeof(unsigned char), 1, outputFile); fwrite(&freq[i], sizeof(int), 1, outputFile); } } // 逐个字符将其哈夫曼编码写入输出文件 char bitBuffer = 0; int bitCount = 0; while ((bytesRead = fread(buffer, 1, sizeof(buffer), inputFile)) > 0) { for (int i = 0; i < bytesRead; i++) { for (int j = 0; j < strlen(hcTable[buffer[i]].code); j++) { if (hcTable[buffer[i]].code[j] == '1') { bitBuffer |= 1 << bitCount; } bitCount++; if (bitCount == CHAR_BIT) { fwrite(&bitBuffer, sizeof(char), 1, outputFile); bitBuffer = 0; bitCount = 0; } } } } if (bitCount > 0) { fwrite(&bitBuffer, sizeof(char), 1, outputFile); } // 释放内存并关闭文件 fclose(inputFile); fclose(outputFile); freeHuffmanNode(root); for (int i = 0; i <= UCHAR_MAX; i++) { freeHuffmanCode(hcTable[i]); } } ``` 以下是解压部分的示例代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <limits.h> // 哈夫曼树节点结构体定义 typedef struct HuffmanNode { unsigned char data; // 字符数据 int freq; // 字符出现频率 struct HuffmanNode *left, *right; // 左右子节点指针 } HuffmanNode; // 哈夫曼编码结构体定义 typedef struct HuffmanCode { unsigned char data; // 字符数据 char *code; // 字符对应编码 } HuffmanCode; // 读取哈夫曼树节点数和每个字符出现的频率 void readNodeCountAndFreq(FILE *inputFile, int *nodeCount, int *freq) { fread(nodeCount, sizeof(int), 1, inputFile); for (int i = 0; i <= UCHAR_MAX; i++) { freq[i] = 0; } unsigned char data; int f; for (int i = 0; i < *nodeCount; i++) { fread(&data, sizeof(unsigned char), 1, inputFile); fread(&f, sizeof(int), 1, inputFile); freq[data] = f; } } // 重建哈夫曼树 HuffmanNode *rebuildHuffmanTree(FILE *inputFile, int *nodeCount) { if (*nodeCount == 1) { unsigned char data; fread(&data, sizeof(unsigned char), 1, inputFile); return newHuffmanNode(data, 0); } HuffmanNode *nodes[*nodeCount]; for (int i = 0; i < *nodeCount; i++) { unsigned char data; fread(&data, sizeof(unsigned char), 1, inputFile); nodes[i] = newHuffmanNode(data, 0); } for (int i = 0; i < *nodeCount - 1; i++) { int leftIndex, rightIndex; fread(&leftIndex, sizeof(int), 1, inputFile); fread(&rightIndex, sizeof(int), 1, inputFile); nodes[i]->left = nodes[leftIndex]; nodes[i]->right = nodes[rightIndex]; } return nodes[*nodeCount - 1]; } // 从输入文件中读取一个比特 int readBit(FILE *inputFile, char *bitBuffer, int *bitCount) { if (*bitCount == 0) { fread(bitBuffer, sizeof(char), 1, inputFile); *bitCount = CHAR_BIT; } int bit = (*bitBuffer >> (*bitCount - 1)) & 1; (*bitCount)--; return bit; } // 哈夫曼编码文件解压函数 void decompressFile(const char *inputFileName, const char *outputFileName) { // 打开输入文件 FILE *inputFile = fopen(inputFileName, "rb"); if (inputFile == NULL) { fprintf(stderr, "Error: Cannot open file '%s'\n", inputFileName); exit(EXIT_FAILURE); } // 读取哈夫曼树节点数和每个字符出现的频率 int nodeCount; int freq[UCHAR_MAX + 1]; readNodeCountAndFreq(inputFile, &nodeCount, freq); // 重建哈夫曼树 HuffmanNode *root = rebuildHuffmanTree(inputFile, &nodeCount); // 重置文件指针 fseek(inputFile, 0L, SEEK_SET); fread(&nodeCount, sizeof(int), 1, inputFile); fseek(inputFile, nodeCount * (sizeof(unsigned char) + sizeof(int)) + sizeof(int), SEEK_CUR); // 打开输出文件 FILE *outputFile = fopen(outputFileName, "wb"); if (outputFile == NULL) { fprintf(stderr, "Error: Cannot open file '%s'\n", outputFileName); exit(EXIT_FAILURE); } // 解压文件 HuffmanNode *node = root; unsigned char buffer[1024]; char bitBuffer = 0; int bitCount = 0; int bytesRead; while ((bytesRead = fread(buffer, 1, sizeof(buffer), inputFile)) > 0) { for (int i = 0; i < bytesRead; i++) { int bit = readBit(inputFile, &bitBuffer, &bitCount); if (bit == 0) { node = node->left; } else { node = node->right; } if (node->left == NULL && node->right == NULL) { fwrite(&node->data, sizeof(unsigned char), 1, outputFile); node = root; } } } // 释放内存并关闭文件 fclose(inputFile); fclose(outputFile); freeHuffmanNode(root); } ``` 以上是哈夫曼编码文件压缩与解压的C语言实现示例代码,您可以根据需要进行修改和优化。

huffman编码的程序流程图_哈夫曼编码应用实例题 - 哈夫曼编码原理详解及应用实例,哈夫曼编码算法流程图...

很抱歉,作为一个语言模型AI,我没有能力展示程序流程图。但是,我可以简单介绍一下哈夫曼编码的原理和流程。 哈夫曼编码是一种用于数据压缩的编码方式。它的基本思想是将出现频率较高的字符用较短的二进制码表示,出现频率较低的字符用较长的二进制码表示,这样可以减小数据的存储空间。哈夫曼编码的流程主要包括以下几个步骤: 1. 统计字符出现的频率,构建字符频率表。 2. 将频率表中的字符按照频率从小到大排序。 3. 构建哈夫曼树。将频率最小的两个字符合并为一个节点,其频率为两个字符频率之和,然后将新节点插入到频率表中,并重新排序。重复这个过程,直到只剩下一个节点,即为哈夫曼树的根节点。 4. 对于哈夫曼树中的每个叶子节点,将其对应的字符编码为从根节点到该叶子节点的路径上经过的边的编码(路径向左为0,向右为1)。 5. 将原始数据中的每个字符替换为其对应的哈夫曼编码。 6. 将编码后的数据存储起来。 以上就是哈夫曼编码的基本流程。在实际应用中,可能还需要考虑一些特殊情况的处理,比如字符集的大小、编码的长度等等。

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