void encode_huffman(char *str, huffman_code_t *huffman_codes, char *encoded_str)

这是一个 C 语言函数，用于将输入字符串按照 Huffman 编码压缩成一个新的字符串。函数的参数说明如下：

- `str`：输入字符串，类型为 `char *`。
- `huffman_codes`：Huffman 编码表，类型为 `huffman_code_t *`。每个字符都有对应的 Huffman 编码，`huffman_code_t` 结构体包含两个成员变量：`char ch` 表示字符，`char *code` 表示该字符的 Huffman 编码。
- `encoded_str`：输出字符串，类型为 `char *`。函数将压缩后的字符串存储在该指针指向的内存中。

函数的实现过程如下：

1. 遍历输入字符串 `str`，对于每个字符，找到它在 `huffman_codes` 中对应的 Huffman 编码，将编码拼接到输出字符串 `encoded_str` 的末尾。
2. 返回压缩后的字符串 `encoded_str`。

注意，该函数没有考虑压缩后的字节数是否超过了原始字符串的字节数，因此在实际使用时需要注意压缩后的字符串是否过长。此外，该函数只能用于压缩 ASCII 码字符。

相关问题

void encode_huffman(char *str, huffman_code_t *huffman_codes, char *encoded_str);

这是一个函数声明，它接受一个字符串 `str`、一个哈夫曼编码表 `huffman_codes`，以及一个指向编码后字符串的指针 `encoded_str`。它的作用是将原始字符串 `str` 使用给定的哈夫曼编码表 `huffman_codes` 进行编码，将编码后的结果存储在 `encoded_str` 中。

具体实现可以参考哈夫曼编码的算法，大致思路如下：

1. 遍历原始字符串 `str` 中的每个字符，查找它在哈夫曼编码表 `huffman_codes` 中对应的编码；
2. 将每个字符的编码拼接到一起，形成一个新的字符串；
3. 将新的字符串存储在指针 `encoded_str` 指向的位置。

需要注意的是，由于哈夫曼编码是可变长编码，所以编码后的字符串长度可能会发生变化。因此，在编码前需要确定编码后字符串的最大长度，以便在函数内部进行内存分配。

import java.util.*; class HuffmanNode implements Comparable<HuffmanNode> { int frequency; char data; HuffmanNode left, right; public HuffmanNode(int frequency, char data) { this.frequency = frequency; this.data = data; } public boolean isLeaf() { return left == null && right == null; } @Override public int compareTo(HuffmanNode node) { return frequency - node.frequency; } } public class HuffmanCoding { public static void main(String[] args) { String text = "Hello, world!"; Map<Character, Integer> frequencyMap = buildFrequencyMap(text); HuffmanNode root = buildHuffmanTree(frequencyMap); Map<Character, String> huffmanCodes = buildHuffmanCodes(root); System.out.println("Original text: " + text); System.out.println("Huffman codes: " + huffmanCodes); System.out.println("Encoded text: " + encode(text, huffmanCodes)); System.out.println("Decoded text: " + decode(encode(text, huffmanCodes), root)); } private static Map<Character, Integer> buildFrequencyMap(String text) { Map<Character, Integer> frequencyMap = new HashMap<>(); for (char c : text.toCharArray()) { frequencyMap.put(c, frequencyMap.getOrDefault(c, 0) + 1); } return frequencyMap; } private static HuffmanNode buildHuffmanTree(Map<Character, Integer> frequencyMap) { PriorityQueue<HuffmanNode> priorityQueue = new PriorityQueue<>(); for (Map.Entry<Character, Integer> entry : frequencyMap.entrySet()) { priorityQueue.offer(new HuffmanNode(entry.getValue(), entry.getKey())); } while (priorityQueue.size() > 1) { HuffmanNode left = priorityQueue.poll(); HuffmanNode right = priorityQueue.poll(); HuffmanNode parent = new HuffmanNode(left.frequency + right.frequency, '-'); parent.left = left; parent.right = right; priorityQueue.offer(parent); } return priorityQueue.poll(); } private static Map<Character, String> buildHuffmanCodes(HuffmanNode root) { Map<Character, String> huffmanCodes = new HashMap<>(); buildHuffmanCodesHelper(root, "", huffmanCodes); return huffmanCodes; } private static void buildHuffmanCodesHelper(HuffmanNode node, String code, Map<Character, String> huffmanCodes) { if (node.isLeaf()) { huffmanCodes.put(node.data, code); return; } buildHuffmanCodesHelper(node.left, code + "0", huffmanCodes); buildHuffmanCodesHelper(node.right, code + "1", huffmanCodes); } private static String encode(String text, Map<Character, String> huffmanCodes) { StringBuilder encodedText = new StringBuilder(); for (char c : text.toCharArray()) { encodedText.append(huffmanCodes.get(c)); } return encodedText.toString(); } private static String decode(String encodedText, HuffmanNode root) { StringBuilder decodedText = new StringBuilder(); HuffmanNode current = root; for (char c : encodedText.toCharArray()) { 后面代码请补充完整

接下来的代码是对编码文本进行解码的部分，请继续阅读：

for (char c : encodedText.toCharArray()) {
    if (c == '0') {
        current = current.left;
    } else if (c == '1') {
        current = current.right;
    }

    if (current.isLeaf()) {
        decodedText.append(current.data);
        current = root;
    }
}

return decodedText.toString();

这段代码使用了当前字符的编码（0或1）来遍历Huffman树。如果遇到叶子节点，就将对应的字符添加到解码文本中，并将当前节点重新设置为根节点，以便继续解码下一个字符。最后返回解码后的文本。

希望这段代码能帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时问我。