对20byte数据进行霍夫曼无损编码的c实现

时间: 2023-12-24 15:02:29 浏览: 30
下面是一个简单的C语言实现,包括霍夫曼编码树的构建和编码过程: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 // 霍夫曼编码树节点结构体 struct MinHeapNode { char data; unsigned freq; struct MinHeapNode *left, *right; }; // 霍夫曼编码树结构体 struct MinHeap { unsigned size; unsigned capacity; struct MinHeapNode **array; }; // 创建一个新的霍夫曼编码树节点 struct MinHeapNode* newNode(char data, unsigned freq) { struct MinHeapNode* node = (struct MinHeapNode*) malloc(sizeof(struct MinHeapNode)); node->left = node->right = NULL; node->data = data; node->freq = freq; return node; } // 创建一个新的霍夫曼编码树 struct MinHeap* createMinHeap(unsigned capacity) { struct MinHeap* minHeap = (struct MinHeap*) malloc(sizeof(struct MinHeap)); minHeap->size = 0; minHeap->capacity = capacity; minHeap->array = (struct MinHeapNode**) malloc(minHeap->capacity * sizeof(struct MinHeapNode*)); return minHeap; } // 交换两个霍夫曼编码树节点 void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b) { struct MinHeapNode* t = *a; *a = *b; *b = t; } // 维护霍夫曼编码树的最小堆 void minHeapify(struct MinHeap* minHeap, int idx) { int smallest = idx; int left = 2 * idx + 1; int right = 2 * idx + 2; if (left < minHeap->size && minHeap->array[left]->freq < minHeap->array[smallest]->freq) smallest = left; if (right < minHeap->size && minHeap->array[right]->freq < minHeap->array[smallest]->freq) smallest = right; if (smallest != idx) { swapMinHeapNode(&minHeap->array[smallest], &minHeap->array[idx]); minHeapify(minHeap, smallest); } } // 判断最小堆是否只有一个节点 int isSizeOne(struct MinHeap* minHeap) { return minHeap->size == 1; } // 从最小堆中提取最小值节点 struct MinHeapNode* extractMin(struct MinHeap* minHeap) { struct MinHeapNode* temp = minHeap->array[0]; minHeap->array[0] = minHeap->array[minHeap->size - 1]; --minHeap->size; minHeapify(minHeap, 0); return temp; } // 将新的节点插入到最小堆中 void insertMinHeap(struct MinHeap* minHeap, struct MinHeapNode* minHeapNode) { ++minHeap->size; int i = minHeap->size - 1; while (i && minHeapNode->freq < minHeap->array[(i - 1) / 2]->freq) { minHeap->array[i] = minHeap->array[(i - 1) / 2]; i = (i - 1) / 2; } minHeap->array[i] = minHeapNode; } // 判断一个节点是否为叶子节点 int isLeaf(struct MinHeapNode* root) { return !(root->left) && !(root->right); } // 创建一个新的霍夫曼编码树,并构建编码表 struct MinHeapNode* buildHuffmanTree(char* data, int* freq, int size) { struct MinHeapNode *left, *right, *top; struct MinHeap* minHeap = createMinHeap(size); for (int i = 0; i < size; ++i) insertMinHeap(minHeap, newNode(data[i], freq[i])); while (!isSizeOne(minHeap)) { left = extractMin(minHeap); right = extractMin(minHeap); top = newNode('$', left->freq + right->freq); top->left = left; top->right = right; insertMinHeap(minHeap, top); } return extractMin(minHeap); } // 将每个字符的编码存储到哈希表中 void storeCodes(struct MinHeapNode* root, char* codes[], int top) { if (root->left) { codes[top] = (char*) malloc(sizeof(char) * 2); codes[top][0] = '0'; storeCodes(root->left, codes, top + 1); } if (root->right) { codes[top] = (char*) malloc(sizeof(char) * 2); codes[top][0] = '1'; storeCodes(root->right, codes, top + 1); } if (isLeaf(root)) { codes[top] = (char*) malloc(sizeof(char) * 2); codes[top][0] = '\0'; codes[top][1] = '\0'; } } // 压缩数据 void compressData(char* input, char* output) { int freq[256] = { 0 }; int size = strlen(input); for (int i = 0; i < size; ++i) ++freq[input[i]]; char data[size]; int freq2[size]; int index = 0; for (int i = 0; i < 256; ++i) if (freq[i] != 0) { data[index] = (char) i; freq2[index] = freq[i]; ++index; } struct MinHeapNode* root = buildHuffmanTree(data, freq2, index); char* codes[MAX_TREE_HT]; storeCodes(root, codes, 0); int len = 0; for (int i = 0; i < size; ++i) { for (int j = 0; j < index; ++j) { if (input[i] == data[j]) { strcat(output, codes[j]); len += strlen(codes[j]); } } } } int main() { char input[] = "Hello, world!"; char output[100] = ""; compressData(input, output); printf("Original data: %s\n", input); printf("Compressed data: %s\n", output); return 0; } ``` 需要注意的是,上述代码只是一个简单的实现,不考虑各种边界情况和错误处理。在实际使用中,需要根据具体需求进行改进和完善。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于JSON实现传输byte数组过程解析

主要介绍了基于JSON实现传输byte数组过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

java中两个byte数组实现合并的示例

今天小编就为大家分享一篇java中两个byte数组实现合并的示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

C# byte转为有符号整数实例

C#开发,收到下位机串口数据(温度信息),可能是正数也可能是负数,如何转换? 第一反应是想起书本上的理论,无符号数表示范围是多少到多少,有符号数的表示范围是多少到多少,这就把问题复杂化了, 别忘了uint类型...
recommend-type

java int转byte和long转byte的方法

下面小编就为大家带来一篇java int转byte和long转byte的方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

HttpClient Post 二进制/字节流/byte[]实例代码

主要介绍了 HttpClient Post 二进制/字节流/byte[]实例代码的相关资料,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a

对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。