Huffman压缩与解压缩实现及设计思路

"PB20020599_杨涛_lab021 - Huffman压缩报告" 这篇报告主要涉及的是使用Huffman编码实现文件的压缩和解压缩。Huffman编码是一种基于频率的无损数据压缩算法，它通过构建一棵权值为字符频率的二叉树来生成具有短路径长度的编码，从而达到压缩数据的目的。 实验要求主要包括以下几点： 1. 实现一个既能压缩又能解压缩的程序，用户可以选择压缩或解压缩指定路径的文件。 2. 程序可以通过命令行参数、GUI界面或用户交互方式来指定功能和输入/输出文件路径，但不允许直接修改源代码来指定这些参数。 3. 压缩文件不需要指定解压缩的目标路径，解压缩时也不需要指定原始文件的路径。 4. 程序需要能够处理任意基本符号单元大小的Huffman编码，不仅限于字节，最小单位可以为0.5个字节。 设计思路分为压缩和解压缩两部分： - 压缩过程：根据用户指定的单元大小（iBits），创建相应数量的树节点指针。遍历文件，对每个单元统计其出现频率，然后根据频率构造Huffman树。使用`std::sort`进行降序排序，将两个最低频率的节点合并，直到只剩下一个节点，即为Huffman树根节点。生成的Huffman编码将写入压缩文件。 - 解压缩过程：读取压缩文件的Huffman编码和额外信息，重建Huffman树。然后，根据编码和树结构解码数据，恢复原始文件内容。 在处理非字节基本符号单元时，可能遇到原文件大小不是基本符号单元大小整数倍的问题。为解决此问题，可以在压缩时将文件填充到基本符号单元的整数倍大小，并在文件头部存储填充信息，以便解压缩时能正确去除填充部分。 在压缩和解压缩的时空复杂度分析中，通常压缩过程的时间复杂度与文件大小和基本符号单元大小有关，而空间复杂度则取决于生成的Huffman编码和辅助数据结构的大小。解压缩过程的时间复杂度主要与压缩后的文件大小和Huffman树的构建有关，空间复杂度主要涉及解压缩过程中的临时存储需求。 代码测试应确保覆盖各种情况，包括不同大小的文件、不同基本符号单元以及各种字符分布的文件。实验总结部分会对实现的效果、效率和可能存在的问题进行评估。 附录可能包含更详细的算法实现细节、额外的数据分析和可能的优化建议。