C++与数据结构复习:字符频率统计与Huffman编码
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更新于2024-08-08
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"这篇文档是C++和数据结构的复习笔记,作者Laotan,来自重庆邮电大学,创作于2018年6月。笔记综合了谭浩强老师的《C++程序设计》、邓俊辉的《数据结构(C++语言版)》以及CSDN博客上的资料。它适合C++初学者复习和应届生笔试面试准备,包含C++基础、数据结构等内容,并提供了许多面试题。"
本文档主要涵盖两个部分:C++基本知识和C++数据结构。在C++基本知识部分,作者讲解了C++的核心概念,如基本语法、选择语句、循环、指针,以及面向对象编程的特性,如类、继承、派生和多态性。这部分内容对于理解和编写C++程序至关重要,特别是对于初学者,能够帮助他们建立起坚实的基础。
在C++数据结构部分,作者详细阐述了常用的数据结构,包括向量、列表和二叉树。这些数据结构在实际编程中非常常见,对于处理和组织数据至关重要。其中,向量和列表是容器类,它们提供了动态数组的功能,允许在运行时增加或减少元素。二叉树是一种特殊的树结构,用于表示数据的一种高效方式,此处特别提到了哈夫曼树(Huffman Tree),它是数据压缩中常用的工具,通过构建最小带权路径长度的二叉树来实现编码。
哈夫曼树在文本压缩中的应用被详细描述,包括其节点结构`HuffChar`,包含字符和权重(频率)两个字段,以及相应的构造函数。`HuffTree`是基于`BinTree`模板类派生的,用于表示哈夫曼树。`HuffForest`是使用`List`实现的哈夫曼森林,代表一组哈夫曼树。同时,`HuffCode`是用`Bitmap`表示的哈夫曼编码,用于将字符转换为二进制编码。
统计字符出现频率的函数`statistics`使用数组`freq`记录每个字符的出现次数,通过对输入文本文件的逐字符读取并累加。而`encode`函数则根据给定的哈夫曼编码表和输入字符串,生成对应的二进制编码串。
此外,作者还分享了自己学习和找工作的经历,强调了持续学习和自我提升的重要性,特别是在竞争激烈的IT行业中,只有不断充实自己,才能适应快速变化的技术需求。文档最后提醒读者,所有内容源于作者的CSDN博客,并要求尊重版权。
这篇复习笔记是学习C++和数据结构的良好参考资料,提供了理论知识和实践应用的结合,有助于深化理解并准备相关的技术面试。
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LI_李波
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