C语言实现香农编码：自定义消息符号概率与排序

本资源是一份用C语言编写的香农编码程序，主要关注于信息熵编码和霍夫曼编码（Shannon Coding）的应用。首先，程序定义了几个关键常量，如`max_CL`（最大码字长度）和`max_PN`（输入消息符号的个数），以及数据类型`datatype`和结构体`SHNODE`。`SHNODE`结构包含了每个消息符号的概率（`pb`）、累加概率（`p_sum`）、对应码长（`kl`）和码字数组。 `pb_scan()`函数用于获取用户输入的消息符号及其概率，并检查这些概率之和是否接近于1。由于`scanf()`函数对浮点数的处理存在一定的精度问题，所以允许存在一定范围内的误差（0.99到1.0001）。如果输入的总和不满足这个条件，函数会重新请求输入。 `pb_sort()`函数采用选择排序算法对消息符号的概率进行降序排序，这是霍夫曼编码的一个关键步骤，因为霍夫曼编码通常依赖于概率最高的符号分配较短的码字，而概率较低的符号则分配较长的码字，以达到最小化平均码长的目标，从而实现高效的编码。 `valuelist()`函数用于计算每个消息符号的累加概率、确定其码长，并填充码字数组。这个过程是基于香农编码理论中的信息熵计算，目的是确保每个符号的编码与其出现概率成正比，即更频繁的符号获得较短的编码。 `codedisp()`函数可能是用来输出编码结果，展示每个消息符号及其相应的码字。 整个程序设计灵活，可以调整`max_PN`来适应不同数量的消息符号，体现了代码的扩展性。然而，作者提到在编写过程中发现可以直接使用数组代替结构体，这可能是为了简化存储和操作，同时省去了对概率数组的排序，但考虑到效率和代码清晰度，此处选择了结构体和排序的方式。 这份C语言程序实现了一个基本的香农编码过程，展示了如何利用概率统计和选择排序算法来生成高效的信息编码方案。通过学习这个代码，读者可以理解霍夫曼编码的核心原理，并了解如何在实际编程中应用它们。