C语言实现英语文献熵计算与随机序列生成

"该资源是一个基于C语言的实验项目，旨在计算从网上收集的英文文献的信源熵，并根据计算出的熵值生成新的英文序列。实验中涉及到的关键概念包括信源熵、离散无记忆信源熵以及随机数生成。通过`uniform()`函数生成0-1范围内的均匀分布随机数，然后利用`Bubble_Sort()`函数对字符的概率进行排序，以`Greate()`函数根据概率生成随机英文序列。" 在信息技术和通信领域，信源熵是一个重要的概念，它由Claude Shannon在信息论中引入，用于度量信息源的不确定性。信源熵通常表示为每单位信息的平均信息量，单位通常是比特。在这个实验中，通过对超过一万个字符的英文文献进行分析，可以计算出文献的信源熵，这有助于理解信息源的复杂性和信息传输的有效性。 C语言是这个实验的基础，它是一种广泛应用的编程语言，适合编写系统级和底层程序，如这里的随机数生成和序列生成。在提供的代码片段中，`uniform()`函数是用于生成0到1之间均匀分布的随机数的核心，这在模拟随机过程时非常有用。`longint seed`作为随机数生成器的状态，通过特定算法更新以确保每次调用时生成不同的随机数。 `Bubble_Sort()`函数是经典的冒泡排序算法，用于对字符的概率进行排序。在计算信源熵后，需要根据各个字符出现的频率（即概率）来生成新的英文序列。冒泡排序虽然效率相对较低，但对于小规模数据排序是足够高效的。 `Greate()`函数可能负责根据排序后的概率数组生成新的英文序列。这个过程可能涉及到对每个字符的概率进行采样，然后按照这些概率生成符合其分布的新序列，从而实现对原始文献的“熵”特性的一种模拟。 这个实验提供了一个实践性的方法来理解和应用信息论中的基本概念，同时展示了如何利用C语言处理和生成随机数据。通过这样的实验，学习者能够深入理解信源熵的计算以及基于概率的随机序列生成，这对于理解和研究数据压缩、编码理论以及其他信息处理问题具有重要意义。