使用最小堆实现霍夫曼编码与解码

"最小堆实现的霍夫曼编码是一个数据压缩技术，通过构建最小堆来高效地生成霍夫曼树，从而对输入文本进行编码。该程序读取名为"input.txt"的文件，并使用霍夫曼编码进行压缩，输出霍夫曼树结构以及编码和译码结果。" 霍夫曼编码是一种基于频率的变长编码方法，常用于数据压缩。它通过构造一个特殊的二叉树——霍夫曼树（也称为最优二叉树），将出现频率高的字符赋予较短的编码，而出现频率低的字符赋予较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符在编码后的文本中占据较少的空间，从而实现数据的压缩。 在这个程序中，`note`类代表霍夫曼树中的节点，包含字符`c`、频率`n`、左子节点`left`和右子节点`right`。`note`类还定义了比较操作符`>`和`>=`，用于比较节点的频率。`minheap`类则实现了最小堆的数据结构，能够根据节点的频率自动调整堆的顺序，确保堆顶始终是最小的元素。最小堆是霍夫曼编码的关键部分，用于动态维护频率最小的节点。 `minheap`类有以下几个关键成员函数： 1. `insert(note*t)`：向堆中插入一个新的节点。当堆满时，会自动扩展其大小。 2. `extract_min()`：提取并返回堆顶（频率最小）的节点，同时调整堆的结构以保持最小堆属性。 3. `doublesize()`：当堆满时，将堆的容量翻倍，以容纳更多节点。 `reader`类负责读取输入文件`input.txt`，并将文件内容存储到字符串中。通过这个类，程序可以获取待压缩的数据。 在实现霍夫曼编码的过程中，首先统计每个字符的出现频率，然后创建一个包含所有字符节点的最小堆。接下来，每次从堆中取出两个频率最小的节点合并成一个新的节点，新节点的频率是两个子节点频率之和，字符是空字符。将新节点插入堆中，重复此过程直到堆中只剩下一个节点，这便是霍夫曼树的根节点。最后，通过遍历霍夫曼树生成每个字符的编码，并输出编码结果。同时，也可以根据编码和霍夫曼树进行解码。 这个程序利用最小堆实现霍夫曼编码，有效地实现了数据的压缩和解压缩，同时输出霍夫曼树的结构，便于理解和分析编码过程。