英文文章的编码与解码的代码
时间: 2024-02-13 12:06:22 浏览: 17
下面是使用 Python 实现英文文章编码和解码的代码示例:
编码:
```python
def encode_article(article):
# 将文章中的每个字符转换成对应的 ASCII 码,并以二进制形式存储
encoded = ''.join([bin(ord(c))[2:].zfill(8) for c in article])
return encoded
```
解码:
```python
def decode_article(encoded):
# 将二进制数据按照 8 位一组进行分组,并转换回 ASCII 码
decoded = ''.join([chr(int(encoded[i:i+8], 2)) for i in range(0, len(encoded), 8)])
return decoded
```
注意,这里的 `bin()` 函数将 ASCII 码转换成二进制字符串,并去掉前缀的 `0b`,`zfill()` 函数用于在不足 8 位的二进制字符串前面填充 0。而在解码时,`int()` 函数将二进制字符串转换成整数,`chr()` 函数将整数转换成对应的 ASCII 字符。
相关问题
英文文章的编码与解码的c语言代码
下面是使用 C 语言实现英文文章编码和解码的代码示例:
编码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
char* encode_article(const char* article) {
// 计算编码后的字符串长度,并分配存储空间
size_t len = strlen(article);
char* encoded = (char*)malloc(len * 8 + 1);
// 将文章中的每个字符转换成对应的 ASCII 码,并以二进制形式存储
size_t pos = 0;
for (size_t i = 0; i < len; i++) {
unsigned char c = article[i];
for (int j = 7; j >= 0; j--) {
encoded[pos++] = ((c >> j) & 1) + '0';
}
}
encoded[pos] = '\0';
return encoded;
}
```
解码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
char* decode_article(const char* encoded) {
// 计算解码后的字符串长度,并分配存储空间
size_t len = strlen(encoded) / 8;
char* decoded = (char*)malloc(len + 1);
// 将二进制数据按照 8 位一组进行分组,并转换回 ASCII 码
size_t pos = 0;
for (size_t i = 0; i < len; i++) {
unsigned char c = 0;
for (int j = 0; j < 8; j++) {
c = (c << 1) | (encoded[pos++] - '0');
}
decoded[i] = c;
}
decoded[len] = '\0';
return decoded;
}
```
需要注意的是,在 C 语言中,字符类型是有符号类型,因此在进行位运算时需要将字符先转换成无符号类型,避免出现负数的情况。另外,在解码时,需要使用左移运算符 `<<` 将二进制字符串转换成整数。
8.哈夫曼编码的实现与应用(1)从文件中读入任意一篇英文短文(至少含3000个字符,文件为ASCII编码的文本文件)(2)统计不同字符在文章中出现的频率(空格、换行、标点等也按字符处理)(3)根据字符频率构造哈夫曼树,并给出每个字符的哈夫曼编码。(4)用哈夫曼编码来存储文件,并和输入文本文件大小进行比较,计算文件压缩率(5)根据相应哈夫曼编码,对编码后的文件进行解码,恢复成ASCII编码的英文短文后输出。
好的,这是一个比较复杂的问题,需要涉及到多个步骤。我会逐步为您介绍每个步骤的实现方法。
1. 从文件中读入任意一篇英文短文
我们可以使用Python自带的文件操作函数`open()`来打开文件,并使用`read()`方法读取文件中的内容。代码如下:
```python
# 读取文件内容
with open("input.txt", "r") as f:
text = f.read()
```
这里我们将文件名设为`input.txt`,并使用`with`语句打开文件,这样可以确保文件在使用完后自动关闭。然后我们使用`read()`方法将文件内容读取到字符串变量`text`中。
2. 统计不同字符在文章中出现的频率
我们可以使用Python自带的`collections`模块中的`Counter`类来统计字符频率。具体来说,我们将文本中的所有字符放入一个列表中,然后使用`Counter`类对列表中的元素进行统计。代码如下:
```python
from collections import Counter
# 统计字符频率
char_freq = Counter(list(text))
```
这里我们先将文本中的所有字符放入一个列表中,然后使用`Counter`类对列表中的元素进行统计,得到一个字典`char_freq`,字典中的键为字符,对应的值为该字符在文本中出现的次数。
3. 根据字符频率构造哈夫曼树,并给出每个字符的哈夫曼编码
我们可以使用堆(优先队列)来实现哈夫曼树的构建,具体实现方法如下:
```python
import heapq
# 构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(char_freq):
heap = [[freq, [char, ""]] for char, freq in char_freq.items()]
heapq.heapify(heap)
while len(heap) > 1:
left = heapq.heappop(heap)
right = heapq.heappop(heap)
for char_code in left[1:]:
char_code[1] = "0" + char_code[1]
for char_code in right[1:]:
char_code[1] = "1" + char_code[1]
heapq.heappush(heap, [left[0] + right[0]] + left[1:] + right[1:])
return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda x: (len(x[-1]), x))
# 根据哈夫曼树得到每个字符的哈夫曼编码
def get_huffman_code(huffman_tree):
huffman_code = {}
for char, code in huffman_tree:
huffman_code[char] = code
return huffman_code
# 构建哈夫曼树并得到每个字符的哈夫曼编码
huffman_tree = build_huffman_tree(char_freq)
huffman_code = get_huffman_code(huffman_tree)
```
这里我们先将字符频率转换成一个堆,堆中的每个元素都是一个列表,第一个元素为字符出现的频率,第二个元素为一个列表,包含字符和对应的哈夫曼编码(初始为空)。然后我们使用堆的基本操作来构建哈夫曼树。构建过程中,我们将左子树的所有节点的哈夫曼编码前加上一个0,将右子树的所有节点的哈夫曼编码前加上一个1,这样就可以得到每个字符对应的哈夫曼编码。最后,我们将哈夫曼编码存储到一个字典`huffman_code`中。
4. 用哈夫曼编码来存储文件,并和输入文本文件大小进行比较,计算文件压缩率
我们可以将文本中的每个字符用对应的哈夫曼编码来进行替换,然后将哈夫曼编码写入到一个二进制文件中。具体实现如下:
```python
# 将文本中的字符用哈夫曼编码进行替换,并写入二进制文件
with open("output.bin", "wb") as f:
bit_string = ""
for char in text:
bit_string += huffman_code[char]
while len(bit_string) >= 8:
byte = int(bit_string[:8], 2)
f.write(bytes([byte]))
bit_string = bit_string[8:]
if bit_string:
byte = int(bit_string.ljust(8, "0"), 2)
f.write(bytes([byte]))
# 计算文件压缩率
import os
input_size = os.path.getsize("input.txt")
output_size = os.path.getsize("output.bin")
compression_ratio = output_size / input_size
print("压缩率:", compression_ratio)
```
这里我们使用`with`语句打开一个二进制文件,并使用一个字符串`bit_string`来保存文本中的每个字符对应的哈夫曼编码。当`bit_string`长度大于等于8时,我们将前8位转换成一个字节,并将字节写入到二进制文件中。如果最后`bit_string`的长度不足8位,则在字符串末尾补0,直到长度为8位,然后将其转换成一个字节并写入到二进制文件中。最后,我们使用`os.path.getsize()`函数来获取输入文件和输出文件的大小,并计算文件的压缩率。
5. 根据相应哈夫曼编码,对编码后的文件进行解码,恢复成ASCII编码的英文短文后输出
我们可以使用相同的哈夫曼树来对二进制文件中的数据进行解码。具体实现如下:
```python
# 从二进制文件中读取哈夫曼编码并进行解码
with open("output.bin", "rb") as f:
bit_string = ""
while True:
byte = f.read(1)
if not byte:
break
byte = ord(byte)
bits = bin(byte)[2:].rjust(8, "0")
bit_string += bits
decoded_text = ""
code = ""
for bit in bit_string:
code += bit
for char, huff_code in huffman_code.items():
if huff_code == code:
decoded_text += char
code = ""
print(decoded_text)
```
这里我们使用`with`语句打开之前写入的二进制文件,并使用一个字符串`bit_string`来保存读取到的所有二进制数据。然后我们遍历`bit_string`,根据哈夫曼编码逐位进行解码。如果解码成功,则将对应的字符加入到字符串`decoded_text`中,并将当前的编码`code`置为空字符串。最后,我们输出解码后得到的ASCII编码的英文短文。
完整的代码如下:
```python
import heapq
from collections import Counter
# 读取文件内容
with open("input.txt", "r") as f:
text = f.read()
# 统计字符频率
char_freq = Counter(list(text))
# 构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(char_freq):
heap = [[freq, [char, ""]] for char, freq in char_freq.items()]
heapq.heapify(heap)
while len(heap) > 1:
left = heapq.heappop(heap)
right = heapq.heappop(heap)
for char_code in left[1:]:
char_code[1] = "0" + char_code[1]
for char_code in right[1:]:
char_code[1] = "1" + char_code[1]
heapq.heappush(heap, [left[0] + right[0]] + left[1:] + right[1:])
return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda x: (len(x[-1]), x))
# 根据哈夫曼树得到每个字符的哈夫曼编码
def get_huffman_code(huffman_tree):
huffman_code = {}
for char, code in huffman_tree:
huffman_code[char] = code
return huffman_code
# 构建哈夫曼树并得到每个字符的哈夫曼编码
huffman_tree = build_huffman_tree(char_freq)
huffman_code = get_huffman_code(huffman_tree)
# 将文本中的字符用哈夫曼编码进行替换,并写入二进制文件
with open("output.bin", "wb") as f:
bit_string = ""
for char in text:
bit_string += huffman_code[char]
while len(bit_string) >= 8:
byte = int(bit_string[:8], 2)
f.write(bytes([byte]))
bit_string = bit_string[8:]
if bit_string: