C++实现哈弗曼编码译码器及构建详解

本篇文章主要介绍了如何用C++语言实现哈弗曼编码译码器。哈弗曼编码是一种基于权值的前缀编码算法，用于数据压缩，它通过对频率较高的字符分配较短的编码，从而达到更高效的信息存储。以下是关键知识点的详细解读： 1. 数据结构定义： 文档中定义了两个重要的数据结构：`HTNode` 和 `HuffmanTree`，分别代表哈弗曼树的节点和哈弗曼树本身。`HTNode` 结构体包含了节点的权重（weight）、父节点、左子节点和右子节点。 2. 函数声明： - `int min(HuffmanTree, int i)` 函数用于找到具有最小权重且未被父节点占用的节点。 - `void select(HuffmanTree, int, int&, int&)` 是一个辅助函数，用于在节点集合中选择最小的两个节点。 - `void HuffmanCoding(HuffmanTree&, HuffmanCode&, int*, int n)` 是核心函数，实现了哈弗曼编码的过程，包括构建哈弗曼树和生成编码。 3. 构建哈弗曼树过程： - 初始化时，为每个输入的字符创建一个节点，并将它们的权重赋值给`weight`字段。 - 接着，通过递归调用`select`函数，每次选择两个最小的节点合并成一个新的节点，直到只剩下一个节点为止，这个节点就是哈弗曼树的根节点。 - 在合并过程中，记录节点的父子关系和子节点指针。 4. 编码生成： 当哈弗曼树构建完成后，遍历树来生成每个字符的编码。从根节点开始，沿着从左到右的路径，遇到分支就向右走，记录路径上的节点作为编码。由于编码是二进制的，所以可以表示为一系列的0和1。 5. 输入参数： 函数`HuffmanCoding`接受`HTNode`类型的哈弗曼树指针、`HuffmanCode`类型的字符编码数组、以及两个整型数组`w`和`n`，其中`w`存储了字符的原始频率信息，`n`表示字符的数量。 6. 代码实现： 文档中展示了部分关键代码，如初始化哈弗曼树的动态内存分配和节点属性设置。这部分代码清晰地展示了哈弗曼编码算法的实现步骤，对于理解其工作原理至关重要。 这篇C++代码提供了实现哈弗曼编码译码器的具体步骤和关键函数，读者可以通过学习和实践这段代码，深入理解哈弗曼编码的工作原理，并将其应用于实际的文本压缩等场景。