生成一段不会报错可以运行的matlab程序实现霍夫曼编码,但不调用函数

时间: 2023-08-09 14:09:58 浏览: 44
以下是一个不调用函数实现霍夫曼编码的 MATLAB 程序: ```matlab % 符号及其概率 symbol = ['A', 'B', 'C']; p = [0.3, 0.4, 0.3]; % 确定符号数量 n = length(symbol); % 创建节点数组 node = cell(n, 1); for i = 1:n node{i} = struct('symbol', symbol(i), 'prob', p(i), 'code', ''); end % 构建霍夫曼树 while length(node) > 1 % 按概率从小到大排序 [~, idx] = sort([node{:}.prob]); node = node(idx); % 取出概率最小的两个节点 n1 = node{1}; n2 = node{2}; % 更新编码 for i = 1:length(n1.symbol) n1.code(i) = ['0', n1.code(i)]; end for i = 1:length(n2.symbol) n2.code(i) = ['1', n2.code(i)]; end % 合并节点 node{2} = struct('symbol', [n1.symbol, n2.symbol], 'prob', n1.prob + n2.prob, 'code', [n1.code, n2.code]); node(1) = []; end % 取出编码 code = {node.code}; % 生成符号与编码的映射表 dict = struct(); for i = 1:n dict.(symbol(i)) = code{i}; end % 输出结果 disp('符号与概率:'); disp([symbol(:), num2cell(p(:))]); disp('编码:'); disp([symbol(:), code(:)]); disp('符号与编码的映射表:'); disp(dict); ``` 这个程序使用与之前相同的方法构建霍夫曼树,然后生成符号对应的编码向量和符号与编码的映射表。最后,它输出结果。

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 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。 Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长 度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫作Huffman编码。 以哈夫曼树─即最优二叉树,带权路径长度最小的二叉树,经常应用于数据压缩。 在计算机信息处理中,“哈夫曼编码”是一种一致性编码法(又称"熵编码法"),用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符(例如某文件中的一个符号)进行编码。这张编码表的特殊之处在于,它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的(出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现概率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低,从而达到无损压缩数据的目的)。这种方法是由David.A.Huffman发展起来的。 例如,在英文中,e的出现概率很高,而z的出现概率则最低。当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时,e极有可能用一个位(bit)来表示,而z则可能花去25个位(不是26)。用普通的表示方法时,每个英文字母均占用一个字节(byte),即8个位。二者相比,e使用了一般编码的1/8的长度,z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算,就可以大幅度提高无损压缩的比例。

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