C++与数据结构复习：字符频率统计与Huffman编码

"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。