1. 系统要求包含以下功能 1）初始化：从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值（或者读入字符集和频度数据文件），建立哈夫曼树，并将哈夫曼树存入到文件hfmtree中。 2）编码：利用已建好的哈夫曼树（如果不在内存中，则从文件中读入），从文件tobetran中读入原文，对原文进行编码，将编码后的结果存入文件codefile中。 3）译码：利用已建好的哈夫曼树将文件codefile中的代码进行译码，结果存入文件textfile中。 4）打印：打印输出哈夫曼树，显示tobetran, textfile和codefile文件的内容。 三、实验要求： 1． 能在机器上正确运行程序； 2． 用户界面友好。

这个问题要求实现以下功能：

1. 初始化：从终端读入一个字符集大小n，以及n个字符和n个权值（或者读入一个包含字符集、频率数据的文件），建立哈夫曼树，并将哈夫曼树存入文件 hfmtree 中。

2. 编码：利用已经建好的哈夫曼树（如果不在内存中，则从文件 hfmtree 读入），从文件 tobetran 中读入原文，对原文进行编码，将编码后的结果存入文件 codefile 中。

3. 解码：利用已经建好的哈夫曼树（如果不在内存中，则从文件 hfmtree 读入），从文件 codefile 中读入编码结果，对编码结果进行解码，将原文存入文件 textfile 中。

4. 打印：打印出哈夫曼树以及 tobetran, textfile 和 codefile 文件的内容

对于实验要求：

1. 要能在机器上正常运行程序；

2. 用户界面友好。

相关问题

初始化,从终端读入字符集大小n以及n个字符和n个权值,建立赫夫曼树

好的，这里给出一个基于C++的实现。

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;

// 节点结构体
struct Node {
    char ch;  // 字符
    int weight;  // 权值
    Node *left, *right;  // 左右子节点
    Node(char _ch, int _w) : ch(_ch), weight(_w), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

// 比较函数，用于优先队列中的排序
struct cmp {
    bool operator()(Node* a, Node* b) { return a->weight > b->weight; }
};

// 建立赫夫曼树
Node* buildHuffmanTree(int n, vector<char>& chars, vector<int>& weights) {
    // 创建最小堆，用于存储每个节点
    priority_queue<Node*, vector<Node*>, cmp> minHeap;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        minHeap.push(new Node(chars[i], weights[i]));
    }
    while (minHeap.size() > 1) {
        // 取出权值最小的两个节点
        Node* left = minHeap.top();
        minHeap.pop();
        Node* right = minHeap.top();
        minHeap.pop();
        // 创建一个新节点，其权值为两个节点的权值之和，左右子节点分别为两个节点
        Node* parent = new Node('\0', left->weight + right->weight);
        parent->left = left;
        parent->right = right;
        // 将新节点加入最小堆中
        minHeap.push(parent);
    }
    // 返回根节点
    return minHeap.top();
}

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    vector<char> chars(n);
    vector<int> weights(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> chars[i] >> weights[i];
    }
    Node* root = buildHuffmanTree(n, chars, weights);
    // TODO: 输出赫夫曼编码等操作
    return 0;
}

使用示例：

输入：

5
A 2
B 3
C 4
D 5
E 6

输出：

（建立的赫夫曼树结构）

需要注意的是，这里只是建立了赫夫曼树的数据结构，还需要进一步实现赫夫曼编码等操作。

哈夫曼编码课程设计①i:初始化.从终端读入字符集大小n及n个字符和n个权值,建立哈

哈夫曼编码是一种用于无损数据压缩的编码方式。在哈夫曼编码中，根据字符的出现频率，用较少的二进制位表示出现频率高的字符，而用较多的二进制位表示出现频率低的字符，从而实现对数据的压缩。下面是关于哈夫曼编码的课程设计内容。

首先，我们需要进行初始化操作。从终端读入字符集大小n及n个字符和n个权值。字符集大小n表示字符的种类数量。可以通过终端输入的方式，依次输入字符和对应的权值。比如字符集大小为5，字符为A、B、C、D、E，对应的权值分别是10、20、30、40、50。

在接下来的步骤中，我们需要根据这些输入的字符和权值，建立哈夫曼树。建立哈夫曼树的步骤如下：

1. 创建一个初始的叶子节点集合，将输入的字符和权值分别构造成叶子节点。
2. 将这些叶子节点按照权值从小到大的顺序进行排序。
3. 从叶子节点集合中选择最小的两个节点作为左右子节点，创建一个新的节点作为它们的父节点，并将父节点的权值设置为左右子节点权值之和。将父节点插入到叶子节点集合中，并从集合中删除掉这两个选择的节点。
4. 重复上述步骤，直到叶子节点集合中只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。

通过以上的操作，我们可以成功地建立哈夫曼树。哈夫曼树的构建过程中，更重要的是如何选择最小的两个节点，并将它们合并成一个新节点。这里需要使用一种合适的数据结构，如最小堆或优先队列，来保证每次选择的都是最小的两个节点。

以上就是关于哈夫曼编码课程设计中初始化部分的回答，接下来，还需要进行哈夫曼编码和解码的设计和实现。