编程实现哈夫曼编码和译码系统。 利用哈夫曼编码进行通讯可以大大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本,但是,这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据进行预先编码;在接受端将传来的数据进行解码(复原)对于双工信道(即可以双向传输的信道),每端都要有一个完整的编/译码系统。请为这样的信息收发站写一个哈夫曼的编译码系统。 要求: 1)从终端读入字符集大小为n,及n个字符和n个权值,建立哈夫曼树,进行编码并且输出,并将它存于文件hfmtree中。 2)利用已建好的哈夫曼编码文件hfmtree,对存储于文件中的某正文进行编码。输出字符正文,再输出该文的二进制码。 3)对2)的编码进行译码,译码结果存储到文件中,并与编码前的文件对比。

时间: 2024-03-25 10:35:37 浏览: 14
好的,我可以帮您实现一个哈夫曼编译码系统。以下是Python版本的实现,您可以根据自己的需要进行修改。 ```python import heapq import os class HuffmanNode: def __init__(self, char=None, freq=0, left=None, right=None): self.char = char self.freq = freq self.left = left self.right = right def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq class HuffmanTree: def __init__(self, freq_map): self.root = None self.freq_map = freq_map def build_tree(self): node_list = [HuffmanNode(char, freq) for char, freq in self.freq_map.items()] heapq.heapify(node_list) while len(node_list) > 1: left_node = heapq.heappop(node_list) right_node = heapq.heappop(node_list) freq_sum = left_node.freq + right_node.freq parent_node = HuffmanNode(freq=freq_sum, left=left_node, right=right_node) heapq.heappush(node_list, parent_node) self.root = node_list[0] def encode_map(self): encode_map = {} self.build_encode_map(self.root, '', encode_map) return encode_map def build_encode_map(self, node, code, encode_map): if node.char is not None: encode_map[node.char] = code return self.build_encode_map(node.left, code + '0', encode_map) self.build_encode_map(node.right, code + '1', encode_map) class HuffmanCoder: def __init__(self, freq_map): self.freq_map = freq_map self.huffman_tree = HuffmanTree(freq_map) self.huffman_tree.build_tree() self.encode_map = self.huffman_tree.encode_map() def encode(self, text): encoded_text = '' for char in text: encoded_text += self.encode_map[char] return encoded_text def decode(self, encoded_text): decoded_text = '' node = self.huffman_tree.root for bit in encoded_text: if bit == '0': node = node.left else: node = node.right if node.char is not None: decoded_text += node.char node = self.huffman_tree.root return decoded_text def read_freq_map(): freq_map = {} n = int(input('输入字符集大小n: ')) for i in range(n): char, freq = input().strip().split() freq_map[char] = int(freq) return freq_map def write_hfmtree(huffman_tree): encode_map = huffman_tree.encode_map() with open('hfmtree', 'w') as f: for char, code in encode_map.items(): f.write(f'{char} {code}\n') def read_hfmtree(): encode_map = {} with open('hfmtree', 'r') as f: for line in f: char, code = line.strip().split() encode_map[char] = code return encode_map def write_encoded_text(encoded_text, text): with open('encoded_text', 'w') as f: f.write(encoded_text) f.write('\n') f.write(' '.join(format(ord(char), 'b') for char in text)) def read_encoded_text(): with open('encoded_text', 'r') as f: encoded_text = f.readline().strip() binary_text = f.readline().strip().split() return encoded_text, binary_text def write_decoded_text(decoded_text): with open('decoded_text', 'w') as f: f.write(decoded_text) def read_text(): with open('text', 'r') as f: text = f.read() return text def main(): freq_map = read_freq_map() huffman_coder = HuffmanCoder(freq_map) write_hfmtree(huffman_coder.huffman_tree) text = read_text() encoded_text = huffman_coder.encode(text) write_encoded_text(encoded_text, text) encode_map = read_hfmtree() huffman_coder = HuffmanCoder(encode_map) encoded_text, binary_text = read_encoded_text() decoded_text = huffman_coder.decode(encoded_text) write_decoded_text(decoded_text) original_text = ''.join([chr(int(binary, 2)) for binary in binary_text]) print(f'原文: {text}') print(f'编码后的文本: {encoded_text}') print(f'原文的二进制码: {" ".join(format(ord(char), "b") for char in text)}') print(f'解码后的文本: {decoded_text}') print(f'原文与解码后的文本是否一致: {original_text == decoded_text}') if __name__ == '__main__': main() ``` 在运行程序时,需要在终端输入字符集的大小,以及每个字符的权值。例如: ``` 输入字符集大小n: 6 a 45 b 13 c 12 d 16 e 9 f 5 ``` 然后程序会根据输入的权值建立哈夫曼树,并将编码结果存储到`hfmtree`文件中。接下来,程序会读取一个名为`text`的文件,对其中的文本进行编码,并将编码结果存储到`encoded_text`文件中。程序会输出编码后的文本,以及原文的二进制码。 接着,程序会读取`hfmtree`文件,重建哈夫曼树,并将编码结果存储到一个名为`encoded_text`的文件中。然后程序会读取`encoded_text`文件,对编码后的文本进行译码,并将译码结果存储到一个名为`decoded_text`的文件中。程序会输出解码后的文本,以及原文与解码后的文本是否一致的结果。

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