哈夫曼树以其编码解码\n要求：\n1.从终端读入字符集大小为n（即字符的个数），逐一输入n个字符和相应的n个权值（即字符出现的频度），建立哈夫曼树，进行编码并且输出。\n将它存于文件hfmtree中（选做）。\n2.利用已建好的哈夫曼编码文件hfmtree，对键盘输入的正文进行译码。输出字符正文，再输出该文的二进制码。\n[测试数据]\n用下表中给出的字符集(n=27)和频度的实际统计数据建立哈夫曼树：\n\n 并实现以下报文的译码和输出：“THIS PROGRAM IS MY FAVORITE”。Java

好的，我会尽力回答你的问题。这是一个关于哈夫曼树编码解码的问题。

首先，我们需要输入字符集大小n和n个字符的权值，然后建立哈夫曼树，并进行编码和输出。我们可以通过以下步骤实现：

1. 定义一个结构体来表示哈夫曼树节点，包含字符、权值、左右子节点等信息。

2. 读入字符集大小n和n个字符的权值，存储在一个数组中。

3. 构建哈夫曼树，可以采用贪心算法，每次取出权值最小的两个节点合并成一个新节点，直到只剩下一个节点为止。

4. 对于每个字符，从根节点开始遍历哈夫曼树，如果遇到左子节点则添加一个0，如果遇到右子节点则添加一个1，直到找到该字符对应的叶子节点为止，这样就得到了该字符的哈夫曼编码。

5. 将所有字符的哈夫曼编码输出到文件hfmtree中。

接下来，我们需要利用已经建好的哈夫曼编码文件hfmtree，对输入的文本进行译码。具体步骤如下：

1. 从文件hfmtree中读取每个字符的哈夫曼编码，构建哈夫曼树。

2. 读入需要解码的文本，从根节点开始遍历哈夫曼树，遇到0就向左子节点移动，遇到1就向右子节点移动，直到找到一个叶子节点为止，这样就找到了一个字符。

3. 重复步骤2，直到解码完整个文本。

4. 输出解码后的文本和对应的二进制码。

下面是用Java实现的代码示例：

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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。

用JAVA从终端读入字符集大小n,以及n个字符和n个权值,建立哈夫曼树

下面是用JAVA从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树的示例代码：

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Scanner;

public class HuffmanTree {

    static class Node implements Comparable<Node> {
        char ch;
        int freq;
        Node left, right;

        Node(char ch, int freq) {
            this.ch = ch;
            this.freq = freq;
        }

        public int compareTo(Node o) {
            return freq - o.freq;
        }
    }

    public static Node buildHuffmanTree(char[] chars, int[] freqs) {
        PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<Node>();
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            pq.offer(new Node(chars[i], freqs[i]));
        }
        while (pq.size() > 1) {
            Node left = pq.poll();
            Node right = pq.poll();
            Node parent = new Node('\0', left.freq + right.freq);
            parent.left = left;
            parent.right = right;
            pq.offer(parent);
        }
        return pq.poll();
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        char[] chars = new char[n];
        int[] freqs = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            chars[i] = scanner.next().charAt(0);
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            freqs[i] = scanner.nextInt();
        }
        Node root = buildHuffmanTree(chars, freqs);
        // 打印哈夫曼树
        printTree(root);
    }

    public static void printTree(Node root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        System.out.print(root.ch + ":" + root.freq + " ");
        if (root.left != null) {
            System.out.print("left:(");
            printTree(root.left);
            System.out.print(") ");
        }
        if (root.right != null) {
            System.out.print("right:(");
            printTree(root.right);
            System.out.print(") ");
        }
    }
}

在这个示例代码中，我们首先从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，并将它们分别存储到字符数组chars和整型数组freqs中。然后，我们通过调用buildHuffmanTree方法来构建哈夫曼树，最后打印哈夫曼树。

在buildHuffmanTree方法中，我们使用了优先队列来实现哈夫曼树的构建。我们首先将每个字符及其对应的权值封装成一个Node对象，然后将这些Node对象放入优先队列中。接着，我们每次从优先队列中取出两个权值最小的Node对象，将它们作为左右子节点构建一个新的Node对象，然后再将这个新的Node对象放回优先队列中。最后，当优先队列中只剩一个Node对象时，这个Node对象就是整个哈夫曼树的根节点。

在printTree方法中，我们使用了递归的方式来打印哈夫曼树。对于每个节点，我们首先打印它的字符和权值，然后分别打印它的左右子节点（如果存在）。