武汉理工大数据结构实验：构建256叶哈夫曼树及编码流程

本资源是一份武汉理工大学计算机科学与技术学院的数据结构与算法综合实验文档，主要关注的是哈夫曼树的构建与应用。实验的目标是针对256种不同的字节，根据它们在数据中的重复次数，构造一颗哈夫曼树进行文件压缩。以下是对该实验的核心知识点的详细解析： 1. 实验背景及目标： 实验旨在通过哈夫曼编码（Huffman Coding）这一数据结构和算法，对256种不同的字节进行优化编码，减少存储空间，应用于图片压缩软件。通过统计每个字节的出现频率，构建一棵具有最小带权路径长度的二叉树，即哈夫曼树。 2. 数据结构与存储： - 使用整型数组`weight`记录256种字节的重复次数。 - 结构体`HTNode`用来表示哈夫曼树的节点，包含子节点引用（left和right child）、权值（weight）以及可能的额外信息（如Huffman编码）。 - 采用静态二叉链表结构存储哈夫曼树的节点，以便于遍历和操作。 3. 哈夫曼树构建算法： - 主要算法包括两个部分：选择（Selection）和合并（Merge）。`Select`函数用于从待处理节点中选取权值最小的两对节点进行合并，形成新的节点并更新权值。这个过程重复直到只剩下一个根节点，即完成哈夫曼树的构建。 - `creatHuffman`函数实现了这个选择和合并的过程，每次循环将两个最小权值的节点连接成一个新节点，并更新其父节点和权重。 4. Huffman编码实现： - 在哈夫曼树构建完成后，`HuffmanCoding`函数用于生成Huffman编码。通过从根节点开始，向左走代表字符'0'，向右走代表字符'1'，生成每个字节的二进制编码。编码过程从倒数第二个节点开始，因为最后一个节点没有左子节点。 5. 文件头与压缩： - 为了正确解压文件，除了原文件长度，还需保存每个字节的重复次数（权值），这作为解码的依据。定义一个文件头，存储这些信息。 - 压缩过程中，使用内存缓冲区`pBuffer`来存储经过Huffman编码后的数据，其大小取决于原始文件压缩后的实际大小。 总结，这份文档深入介绍了如何利用哈夫曼树进行文件压缩的具体步骤，涉及数据结构的选择、哈夫曼树的构建算法和编码过程，以及与文件存储相关的细节。这对于理解哈夫曼编码在实际应用中的工作原理和优化效果非常有帮助。