文章存放在一个文本文件中。要查找的人名，地名和形容词一次性输入，放在另一个文本文件中。 请帮我写一个基于c语言的kmp算法统计系统，完成以下功能: （1）系统读取这两个文本文件 （2）统计所有查找对象出现的概率（某个查找对象的次数/所有查找对象出现次数之和），并给出每个查找对象的哈夫曼编码。 （3）系统运行一次，全部统计完成，并把结果存放在文件result.txt中。

好的，我可以帮你编写一个基于C语言的KMP算法统计系统，实现你需要的功能。

首先，我们需要读取两个文本文件，一个是文章文件，一个是查找对象文件。可以使用C标准库中的`fopen`、`fread`、`fclose`等函数来实现文件读取。

接下来，我们需要实现KMP算法来查找文章中是否包含查找对象。KMP算法的核心是构建next数组，用来记录模式串中前缀和后缀的最长公共部分，然后根据next数组在文本串中匹配模式串。可以参考如下代码实现KMP算法：

void getNext(char *p, int *next) {
    int i = 0, j = -1;
    next[0] = -1;
    while (i < strlen(p)) {
        if (j == -1 || p[i] == p[j]) {
            i++;
            j++;
            next[i] = j;
        } else {
            j = next[j];
        }
    }
}

void kmp(char *t, char *p, int *next, int *count) {
    int i = 0, j = 0;
    while (i < strlen(t)) {
        if (j == -1 || t[i] == p[j]) {
            i++;
            j++;
            if (j == strlen(p)) {
                (*count)++;
                j = next[j];
            }
        } else {
            j = next[j];
        }
    }
}

接下来，我们可以读取查找对象文件中的所有查找对象，然后依次在文章中查找每个对象出现的次数。同时，我们需要记录所有查找对象出现的总次数，以便计算概率。

可以参考如下代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_OBJ_LEN 100
#define MAX_LINE_LEN 1000

typedef struct {
    char obj[MAX_OBJ_LEN];
    int count;
} Object;

int cmp(const void *a, const void *b) {
    Object *pa = (Object *) a;
    Object *pb = (Object *) b;
    return pb->count - pa->count;
}

int main() {
    FILE *fp1, *fp2, *fp3;
    char line[MAX_LINE_LEN];
    char *text;
    int textLen;
    Object *objs;
    int objCount = 0;
    int total = 0;

    // 读取文章文件
    fp1 = fopen("article.txt", "r");
    fseek(fp1, 0, SEEK_END);
    textLen = ftell(fp1);
    rewind(fp1);
    text = (char *) malloc(textLen + 1);
    fread(text, sizeof(char), textLen, fp1);
    fclose(fp1);

    // 读取查找对象文件
    fp2 = fopen("objects.txt", "r");
    while (fgets(line, MAX_LINE_LEN, fp2) != NULL) {
        line[strlen(line) - 1] = '\0';  // 去掉换行符
        objs = (Object *) realloc(objs, (objCount + 1) * sizeof(Object));
        strcpy(objs[objCount].obj, line);
        objs[objCount].count = 0;
        objCount++;
    }
    fclose(fp2);

    // 统计所有查找对象出现的次数
    int *next = (int *) malloc((strlen(objs[0].obj) + 1) * sizeof(int));
    int i, j;
    for (i = 0; i < objCount; i++) {
        getNext(objs[i].obj, next);
        kmp(text, objs[i].obj, next, &objs[i].count);
        total += objs[i].count;
    }

    // 计算概率
    for (i = 0; i < objCount; i++) {
        float prob = (float) objs[i].count / total;
        printf("%s: %d, %.2f\n", objs[i].obj, objs[i].count, prob);
    }

    // 对查找对象按出现次数排序
    qsort(objs, objCount, sizeof(Object), cmp);

    // 哈夫曼编码
    int codeLen[objCount];
    char code[objCount][MAX_OBJ_LEN];
    for (i = 0; i < objCount; i++) {
        codeLen[i] = 0;
        for (j = 0; j < strlen(objs[i].obj); j++) {
            code[i][j] = '-';
        }
        code[i][j] = '\0';
    }
    while (objCount > 1) {
        int min1 = objCount - 1, min2 = objCount - 2;
        objs[min1].count += objs[min2].count;
        for (i = 0; i < strlen(objs[min2].obj); i++) {
            code[min2][i] = '0';
            codeLen[min2]++;
        }
        for (i = 0; i < strlen(objs[min1].obj); i++) {
            code[min1][i] = '1';
            codeLen[min1]++;
        }
        objs = (Object *) realloc(objs, objCount * sizeof(Object));
        objs[objCount - 2] = objs[min1];
        objCount--;
        for (i = min2; i < objCount - 1; i++) {
            objs[i] = objs[i + 1];
            strcpy(code[i], code[i + 1]);
            codeLen[i] = codeLen[i + 1];
        }
    }

    // 输出结果
    fp3 = fopen("result.txt", "w");
    for (i = 0; i < objCount; i++) {
        fprintf(fp3, "%s: %d, %.2f, %s\n", objs[i].obj, objs[i].count, (float) objs[i].count / total, code[i]);
    }
    fclose(fp3);

    // 释放内存
    free(text);
    free(objs);
    free(next);

    return 0;
}

代码中使用了一个Object结构体来记录每个查找对象的出现次数，以及一个code二维字符数组来存储每个对象的哈夫曼编码。

最后，我们将结果输出到result.txt文件中。

希望这个基于C语言的KMP算法统计系统能够帮助到你！