Huffman编码实现与数据结构课设应用

"这篇文章主要介绍了如何使用Huffman编码进行文本文件的压缩与解压，以及在数据结构课程设计中的应用。" Huffman编码是一种高效的数据压缩算法，它基于字符出现频率构建一棵最优二叉树（也称为Huffman树），通过这棵树为每个字符生成唯一的二进制编码，从而实现对文本的压缩。在数据结构的学习中，理解并实现Huffman编码对于掌握动态规划和树形结构有重要意义。 在给定的代码中，首先定义了一个`hufnode`结构体，用于存储字符、权重和对应的二进制编码。`codetree`是一个全局变量，表示Huffman树的根节点。`codelist`数组用于存储每个字符的编码结果，`nn`用于记录字符的数量。 代码中包含了几个关键函数： 1. `comp`：这是一个比较函数，用于`qsort`排序时比较两个`hufnode`结构的权重，返回值表示`b`的权重与`a`的权重之差。 2. `insert`：此函数用于将新节点`s`插入到已排序的链表中，保持链表按权重升序排列。如果`root`为空，`s`成为新的根；否则，找到合适的位置将`s`插入。 3. `creathuffman`：创建Huffman树的主要函数。通过不断选择链表中权重最小的两个节点合并成一个新的节点，直到链表只剩下一个节点，这个节点就是Huffman树的根。每次合并后，都会调用`insert`函数将新节点插入到链表中。 4. `inorder`：中序遍历Huffman树，通常用于打印或填充字符的编码。未在给定的代码中完全展示，但通常会递归地访问左子树、访问当前节点（更新编码数组）、然后访问右子树。 5. 压缩和解压缩函数：虽然这部分代码没有给出，但一般会包含一个`compress`函数，该函数遍历输入文本，根据Huffman编码生成二进制比特流。同时，还有一个`decompress`函数，它接收比特流，通过Huffman树反向解析出原始文本。 在实际应用中，Huffman编码常用于文本压缩，如ZIP、GZIP等文件压缩格式都采用了类似的思想。由于它对频繁出现的字符赋予较短的编码，因此在处理大量重复字符的数据时，压缩效果尤为显著。然而，对于均匀分布的数据，Huffman编码的压缩效果则不明显。