用C语言编写“图像压缩问题”的动态规划算法代码

在C语言中，动态规划通常用于解决最优化问题，比如图像压缩可以通过选择最优的编码方式来降低数据量。这里简单展示一个基于哈夫曼编码的图像压缩算法示例，它是一种常见的无损压缩方法。请注意，这只是一个基本框架，实际应用中可能会更复杂：

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

// 定义节点结构体
typedef struct {
    char symbol;
    int freq; // 符号出现频率
    struct node* left, *right; // 左右子树指针
} Node;

// 动态规划辅助函数
int getMin(int a, int b) { return a < b ? a : b; }

// 创建新的哈夫曼树节点
Node* createNode(char symbol, int freq) {
    Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node));
    newNode->symbol = symbol;
    newNode->freq = freq;
    newNode->left = newNode->right = NULL;
    return newNode;
}

// 构建哈夫曼树并返回根节点
Node* buildHuffmanTree(int arr[], int n) {
    // 先将频率数组转换为优先队列（最小堆）
    priority_queue<Node*, vector<Node*>, compare> huffmanQueue(arr, n);
    
    while (huffmanQueue.size() > 1) {
        // 弹出两个频率最低的节点
        Node* node1 = huffmanQueue.top();
        huffmanQueue.pop();
        Node* node2 = huffmanQueue.top();
        huffmanQueue.pop();

        // 新节点的频率为两节点之和，合并为新节点
        int combinedFreq = node1->freq + node2->freq;
        Node* newNode = createNode('\0', combinedFreq);
        newNode->left = node1;
        newNode->right = node2;

        // 将新节点放回堆中
        huffmanQueue.push(newNode);
    }
    
    return huffmanQueue.top(); // 返回剩余唯一的树顶节点
}

// 编码过程
void huffmanCoding(Node* root, char* compressedData, int* codeLength, char** compressedSymbols, int dataIndex, char symbol) {
    if (root == NULL || root->symbol == symbol) {
        // 如果达到叶子节点或找到当前符号，记录到压缩数据和长度数组
        compressedSymbols[dataIndex] = root->symbol;
        codeLength[symbol] = dataIndex++;
    } else {
        huffmanCoding(root->left, compressedData, codeLength, compressedSymbols, dataIndex, symbol);
        huffmanCoding(root->right, compressedData, codeLength, compressedSymbols, dataIndex, symbol);
    }
}

// 主函数 - 图像压缩
void imageCompression(char inputData[], int imageDataSize) {
    // 省略实际图像分析获取字符频率部分，假设freqArr存储了每个像素值出现的次数

    // 创建节点数组
    Node* nodes = malloc(imageDataSize * sizeof(Node));
    for (int i = 0; i < imageDataSize; ++i) {
        nodes[i] = createNode(inputData[i], freqArr[i]);
    }

    // 构建哈夫曼树
    Node* huffmannRoot = buildHuffmanTree(nodes, imageDataSize);

    // 初始化压缩变量
    char* compressedData = (char*)malloc(2 * imageDataSize); // 预计最大压缩比为2
    int* codeLength = (int*)malloc(imageDataSize);
    memset(codeLength, 0, imageDataSize * sizeof(int));

    // 开始编码
    huffmanCoding(huffmannRoot, compressedData, codeLength, NULL, 0, '\0');

    // 输出压缩后的数据
    printf("Compressed Data: %s\n", compressedData);
    printf("Code Length: [");
    for (int i = 0; i < imageDataSize; ++i) {
        printf("%d ", codeLength[i]);
    }
    printf("]\n");

    // 清理内存
    free(compressedData);
    free(codeLength);
    for (int i = 0; i < imageDataSize; ++i) {
        free(nodes[i]);
    }
    free(nodes);
}

// 示例输入数据
int main() {
    char inputData[] = "YourImageDataHere"; // 替换成实际图像数据
    int imageSize = sizeof(inputData);
    imageCompression(inputData, imageSize);
    return 0;
}