霍夫曼压缩与图像处理：CUG数据结构与算法课程设计实践

《数据结构与算法课程设计》是针对中国地质大学信息工程学院空间信息工程系的一门实践性课程，由学生字政专在2010年12月完成，旨在通过实际项目来提升学生的数据结构和算法理解。课程设计主要包括两个实习任务，即文件压缩（实习一）和灰度图像压缩（实习二），使用Microsoft Foundation Classes (MFC)技术实现。 实习一聚焦于霍夫曼压缩算法，这是一种基于字符频率的无损数据压缩方法。学生需编写一个程序，该程序具备以下功能： 1. 读取标准文件（如.doc、.docx、.txt等）并统计字符出现频率。 2. 使用霍夫曼编码对字符进行压缩，自定义输出文件类型（.Haf）。 3. 提供用户友好的界面，支持文件选择和存储路径设置，实现一键压缩和解压。 4. 强调面向对象编程和异常处理，确保程序的稳定性和正确性。 设计过程中，学生运用了设计思想，主要围绕霍夫曼编码的原理进行算法设计，将理论知识与实际操作相结合。在编码阶段，可能涉及到数据结构的选择（如树状结构来构建霍夫曼树），以及高效的搜索和编码/解码算法的实现。 实习二则涉及到灰度图像压缩，虽然没有具体提到使用哪种算法，但可能涉及像DCT（离散余弦变换）或哈夫曼编码在图像压缩领域的应用。这部分的设计同样注重实践，可能包括图像预处理、编码过程、解码还原以及性能评估。 每个实习任务结束后，都包含了需求规格说明、总体分析与设计、详细设计表示、编码实现、程序分析和小结，以及相关的附录，包括源代码、测试用例和实习报告《代码阅读与实践》。报告的电子档组织清晰，便于查阅，所有核心代码通过截图展示，以避免Word编辑器中的格式问题。 在整个课程设计过程中，学生不仅锻炼了解决实际问题的能力，也深化了对数据结构（如树）、算法（如霍夫曼编码）的理解，并熟悉了MFC编程工具的使用。课程设计报告不仅是学习成果的体现，也是理论知识向实际应用转化的关键步骤。