利用C语言编写软件实现上述功能。具体要求为: 从键盘任意输入一个由英文字母带空格构成的文本字符串,例如“i like learning datastructure course”,首先根据该字符串创建Huffman树,之后进行Huffman编码,然后把该字符串的Huffman编码结果向屏幕输出。能够利用前述的Huffman编码结果对某0-1码流进行解码得到字符串,并做详细注释

时间: 2024-03-04 21:49:04 浏览: 18
好的,我会按照您的要求回答问题。不过,我是一名语言模型AI,无法提供编程环境和编译运行代码的功能。但是我可以给您提供思路和伪代码,供您参考实现。 思路: 1. 输入一个由英文字母带空格构成的文本字符串。 2. 统计每个字符出现的频率,构建Huffman树。 3. 对原文本进行Huffman编码,输出编码结果。 伪代码: ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <ctype.h> #define MAX_CHARACTERS 256 #define MAX_TREE_NODES 511 #define MAX_BIT_LENGTH 100 typedef struct Node { int freq; char c; struct Node *left; struct Node *right; } Node; typedef struct MinHeap { int size; Node **nodes; } MinHeap; typedef struct HuffmanCode { char c; char code[MAX_BIT_LENGTH]; } HuffmanCode; Node *create_node(char c, int freq, Node *left, Node *right) { Node *node = (Node *) malloc(sizeof(Node)); node->c = c; node->freq = freq; node->left = left; node->right = right; return node; } MinHeap *create_heap(int capacity) { MinHeap *heap = (MinHeap *) malloc(sizeof(MinHeap)); heap->size = 0; heap->nodes = (Node **) malloc(capacity * sizeof(Node *)); return heap; } void swap_nodes(Node **a, Node **b) { Node *temp = *a; *a = *b; *b = temp; } void heapify(MinHeap *heap, int idx) { int smallest = idx; int left = 2 * idx + 1; int right = 2 * idx + 2; if (left < heap->size && heap->nodes[left]->freq < heap->nodes[smallest]->freq) { smallest = left; } if (right < heap->size && heap->nodes[right]->freq < heap->nodes[smallest]->freq) { smallest = right; } if (smallest != idx) { swap_nodes(&heap->nodes[idx], &heap->nodes[smallest]); heapify(heap, smallest); } } Node *extract_min(MinHeap *heap) { Node *node = heap->nodes[0]; heap->nodes[0] = heap->nodes[heap->size - 1]; heap->size--; heapify(heap, 0); return node; } void insert_node(MinHeap *heap, Node *node) { heap->size++; int i = heap->size - 1; while (i && node->freq < heap->nodes[(i - 1) / 2]->freq) { heap->nodes[i] = heap->nodes[(i - 1) / 2]; i = (i - 1) / 2; } heap->nodes[i] = node; } void build_heap(MinHeap *heap) { int n = heap->size; for (int i = (n - 2) / 2; i >= 0; i--) { heapify(heap, i); } } Node *build_huffman_tree(char *text) { int freq[MAX_CHARACTERS] = {0}; int n = strlen(text); for (int i = 0; i < n; i++) { freq[(int) text[i]]++; } MinHeap *heap = create_heap(MAX_TREE_NODES); for (int i = 0; i < MAX_CHARACTERS; i++) { if (freq[i] > 0) { insert_node(heap, create_node((char) i, freq[i], NULL, NULL)); } } build_heap(heap); while (heap->size > 1) { Node *left = extract_min(heap); Node *right = extract_min(heap); Node *parent = create_node('$', left->freq + right->freq, left, right); insert_node(heap, parent); } return extract_min(heap); } void generate_codes(Node *root, char *prefix, int idx, HuffmanCode *codes) { if (root) { if (root->c != '$') { codes[root->c].c = root->c; codes[root->c].code[idx] = '\0'; strcpy(codes[root->c].code, prefix); } prefix[idx] = '0'; generate_codes(root->left, prefix, idx + 1, codes); prefix[idx] = '1'; generate_codes(root->right, prefix, idx + 1, codes); } } void encode_text(char *text, HuffmanCode *codes, char *encoded) { int n = strlen(text); int idx = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (isalpha(text[i]) || text[i] == ' ') { strcat(encoded, codes[(int) text[i]].code); } } } void decode_text(Node *root, char *encoded) { Node *node = root; int n = strlen(encoded); for (int i = 0; i < n; i++) { if (encoded[i] == '0') { node = node->left; } else { node = node->right; } if (node->left == NULL && node->right == NULL) { printf("%c", node->c); node = root; } } } int main() { char text[MAX_TREE_NODES]; printf("Enter the text to be encoded: "); fgets(text, MAX_TREE_NODES, stdin); Node *root = build_huffman_tree(text); char prefix[MAX_BIT_LENGTH]; HuffmanCode codes[MAX_CHARACTERS]; generate_codes(root, prefix, 0, codes); char encoded[MAX_TREE_NODES] = ""; encode_text(text, codes, encoded); printf("Encoded text: %s\n", encoded); printf("Decoded text: "); decode_text(root, encoded); printf("\n"); return 0; } ``` 说明: 1. 使用结构体 `Node` 来表示Huffman树中的节点。 2. 使用结构体 `MinHeap` 来表示Huffman树中的最小堆。 3. `build_huffman_tree` 函数用于构建Huffman树。 4. `generate_codes` 函数用于生成Huffman编码。 5. `encode_text` 函数用于编码文本。 6. `decode_text` 函数用于解码文本。 7. `main` 函数用于输入文本、构建Huffman树、生成编码、编码文本、解码文本并输出结果。

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