string 里 substr的速度

`substr()` 函数的时间复杂度取决于所提取的子字符串的长度和所在字符串的长度。通常情况下，`substr()` 函数的时间复杂度为 O(len)，其中 len 为所提取的子字符串的长度。

具体来说，`substr()` 函数需要执行以下步骤：

1. 检查输入参数是否合法，包括起始位置和子字符串长度是否越界等。

2. 申请内存空间以存储子字符串。

3. 从起始位置开始复制子字符串，直到复制指定的长度或者到字符串结尾。

因此，当所提取的子字符串长度较小时，`substr()` 函数的速度较快，而当所提取的子字符串长度较大时，`substr()` 函数的速度较慢。同时，`substr()` 函数的速度还受到编译器、CPU 等因素的影响，因此具体的速度还需根据具体情况进行测试。

相关问题

stdstring+qstring

std::string和QString都是字符串类，用于存储和操作字符串。其中，std::string是C++标准库中的字符串类，而QString是Qt框架中的字符串类。

std::string是基于字符数组实现的，可以使用标准库提供的函数进行操作，如substr、find、replace等。它的优点是速度快、易于使用，但是在处理中文字符时需要注意编码问题。

QString则是基于Unicode编码实现的，可以处理各种语言的字符，包括中文、日文、韩文等。它提供了丰富的字符串操作函数，如mid、indexOf、replace等。此外，QString还支持自动内存管理和隐式共享机制，可以提高程序的效率和稳定性。

在使用上，如果你使用Qt框架开发程序，建议使用QString；如果你使用C++标准库开发程序，可以使用std::string。如果需要在两者之间进行转换，可以使用QString::fromStdString和std::string::c_str()等函数。

C++写利用Huffman编码实现文件的压缩与解压缩，要求能够测试压缩率和解压缩速度

好的，我可以帮你回答这个问题。首先，Huffman编码是一种无损数据压缩算法，它可以将一些出现频率较高的字符用较短的编码表示，从而达到压缩数据的目的。下面是一些实现Huffman编码的基本步骤：

1. 统计字符出现频率，生成Huffman树。

2. 根据Huffman树生成编码表。

3. 将编码表写入压缩文件头部。

4. 读取原文件，将每个字符转换为对应的Huffman编码，并写入输出文件。

5. 解压缩时，读取压缩文件头部的编码表，根据编码表将Huffman编码转换为字符。

下面是一个用C++实现Huffman编码压缩和解压缩的示例代码：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <queue>
#include <unordered_map>
#include <vector>
#include <bitset>
#include <ctime>

using namespace std;

// Huffman树节点
struct HuffmanNode
{
    char ch;
    int freq;
    HuffmanNode *left, *right;
    HuffmanNode(char ch, int freq) : ch(ch), freq(freq), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

// 比较函数，用于构建Huffman树
struct Compare
{
    bool operator()(const HuffmanNode* a, const HuffmanNode* b) const
    {
        return a->freq > b->freq;
    }
};

// 统计字符出现频率
unordered_map<char, int> getCharFreq(const string& input)
{
    unordered_map<char, int> freq;
    for (char ch : input)
    {
        ++freq[ch];
    }
    return freq;
}

// 构建Huffman树
HuffmanNode* buildHuffmanTree(const unordered_map<char, int>& freqMap)
{
    priority_queue<HuffmanNode*, vector<HuffmanNode*>, Compare> pq;
    for (auto& item : freqMap)
    {
        pq.push(new HuffmanNode(item.first, item.second));
    }
    while (pq.size() > 1)
    {
        HuffmanNode* left = pq.top();
        pq.pop();
        HuffmanNode* right = pq.top();
        pq.pop();
        HuffmanNode* parent = new HuffmanNode('\0', left->freq + right->freq);
        parent->left = left;
        parent->right = right;
        pq.push(parent);
    }
    return pq.top();
}

// 生成编码表
void generateEncodingTable(HuffmanNode* root, unordered_map<char, string>& encodingTable, string code)
{
    if (!root) return;
    if (root->ch != '\0')
    {
        encodingTable[root->ch] = code;
    }
    generateEncodingTable(root->left, encodingTable, code + "0");
    generateEncodingTable(root->right, encodingTable, code + "1");
}

// 编码
string encode(const string& input, const unordered_map<char, string>& encodingTable)
{
    string encoded;
    for (char ch : input)
    {
        encoded += encodingTable.at(ch);
    }
    return encoded;
}

// 解码
string decode(const string& encoded, HuffmanNode* root)
{
    string decoded;
    HuffmanNode* node = root;
    for (char bit : encoded)
    {
        if (bit == '0')
        {
            node = node->left;
        }
        else
        {
            node = node->right;
        }
        if (node->ch != '\0')
        {
            decoded += node->ch;
            node = root;
        }
    }
    return decoded;
}

// 将编码表写入文件头部
void writeEncodingTable(const unordered_map<char, string>& encodingTable, ofstream& outfile)
{
    for (auto& item : encodingTable)
    {
        outfile << item.first << item.second << endl;
    }
}

// 从文件头部读取编码表
unordered_map<string, char> readEncodingTable(ifstream& infile)
{
    unordered_map<string, char> encodingTable;
    string line;
    while (getline(infile, line))
    {
        char ch = line[0];
        string code = line.substr(1);
        encodingTable[code] = ch;
    }
    return encodingTable;
}

// 压缩文件
void compressFile(const string& inputFilename, const string& outputFilename)
{
    // 读取原文件
    ifstream infile(inputFilename, ios::in | ios::binary);
    if (!infile)
    {
        cerr << "Failed to open input file " << inputFilename << endl;
        return;
    }
    string input((istreambuf_iterator<char>(infile)), istreambuf_iterator<char>());
    infile.close();

    // 统计字符出现频率
    unordered_map<char, int> freqMap = getCharFreq(input);

    // 构建Huffman树
    HuffmanNode* root = buildHuffmanTree(freqMap);

    // 生成编码表
    unordered_map<char, string> encodingTable;
    generateEncodingTable(root, encodingTable, "");

    // 将编码表写入文件头部
    ofstream outfile(outputFilename, ios::out | ios::binary);
    if (!outfile)
    {
        cerr << "Failed to open output file " << outputFilename << endl;
        return;
    }
    writeEncodingTable(encodingTable, outfile);

    // 编码并写入输出文件
    string encoded = encode(input, encodingTable);
    int padding = 8 - (encoded.size() % 8);
    string paddingStr(padding, '0');
    outfile << paddingStr << encoded;
    outfile.close();
}

// 解压缩文件
void decompressFile(const string& inputFilename, const string& outputFilename)
{
    // 读取压缩文件头部的编码表
    ifstream infile(inputFilename, ios::in | ios::binary);
    if (!infile)
    {
        cerr << "Failed to open input file " << inputFilename << endl;
        return;
    }
    unordered_map<string, char> encodingTable = readEncodingTable(infile);

    // 读取压缩文件内容
    string encoded((istreambuf_iterator<char>(infile)), istreambuf_iterator<char>());
    infile.close();

    // 解码
    int padding = stoi(encoded.substr(0, 8), nullptr, 2);
    string decoded = decode(encoded.substr(8), buildHuffmanTree(encodingTable), padding);

    // 写入输出文件
    ofstream outfile(outputFilename, ios::out | ios::binary);
    if (!outfile)
    {
        cerr << "Failed to open output file " << outputFilename << endl;
        return;
    }
    outfile << decoded;
    outfile.close();
}

int main()
{
    string inputFilename = "input.txt";
    string compressedFilename = "compressed.bin";
    string decompressedFilename = "decompressed.txt";

    // 压缩文件
    clock_t start = clock();
    compressFile(inputFilename, compressedFilename);
    clock_t end = clock();
    cout << "Compressed file created." << endl;
    cout << "Compression time: " << (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC << " seconds." << endl;

    // 解压缩文件
    start = clock();
    decompressFile(compressedFilename, decompressedFilename);
    end = clock();
    cout << "Decompressed file created." << endl;
    cout << "Decompression time: " << (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC << " seconds." << endl;

    // 计算压缩率
    ifstream infile(inputFilename, ios::in | ios::binary);
    long long inputFileSize = infile.seekg(0, ios::end).tellg();
    infile.close();

    ifstream compressedFile(compressedFilename, ios::in | ios::binary);
    long long compressedFileSize = compressedFile.seekg(0, ios::end).tellg();
    compressedFile.close();

    double compressionRatio = (double)compressedFileSize / inputFileSize;
    cout << "Compression ratio: " << compressionRatio * 100 << "%" << endl;

    return 0;
}

在上面的示例代码中，我们用了一个简单的文本文件作为输入文件，使用了`ifstream`和`ofstream`来读写文件。我们还用了`clock`函数来计算压缩和解压缩文件所需的时间，以及计算压缩率。