C/C++实现哈夫曼编码：文本编码与平均码长计算

"哈夫曼编码是数据压缩中常用的一种编码方式，通过对字符出现频率的统计，构建最优的二叉树（哈夫曼树），从而得到最短的编码。此代码实现了用户输入文本的哈夫曼编码过程，计算并输出编码结果及平均码长。" 在哈夫曼编码中，首先需要统计文本中每个字符的出现频率。在给定的代码中，`count()`函数完成了这一任务。它遍历输入的文本数组`a[]`，通过计算连续相同的字符个数来统计每个字符的频率，并存储在`s[]`数组中。`qq`变量用于记录非零频率的字符数量。 `creat_save()`函数负责读取用户输入的文本。它通过`gets(a)`获取文本，然后计算文本的总长度`coun`。`a[]`数组用于存储用户输入的每个字符，`coun`则表示输入文本的字符总数。 接下来，`HuffmanTree()`函数用于构建哈夫曼树。哈夫曼树是一种特殊的二叉树，其中每个叶子节点代表一个字符，权值是该字符的频率，非叶子节点则是为了构造最小带权路径长度而合并的。在代码中，`HNodeType`结构体定义了每个树节点的信息，包括权重、父节点、左孩子和右孩子。`HuffNode[]`数组存储所有节点。初始时，所有节点的权重设为0，父节点设为-1，表示它们尚未被合并。`n`变量初始化为`qq`，代表原始字符的数量。 构建哈夫曼树的过程通常涉及优先队列（如最小堆），但此处的代码没有显示这部分。在实际的哈夫曼树构建过程中，会不断将两个权值最小的节点合并，直到只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。 生成哈夫曼编码通常是通过遍历哈夫曼树完成的，从根节点到每个叶子节点的路径表示该字符的编码，路径左分支通常代表0，右分支代表1。编码结果通常存储在一个映射表中，以便于解码。 最后，计算平均码长是通过总字符数`coun`和所有字符编码的总位数之和除以`coun`得到的。平均码长是衡量编码效率的一个重要指标，越小表示编码效率越高。 总结起来，这段代码提供了一个基本的哈夫曼编码实现，用户可以输入文本，程序会统计字符频率，构建哈夫曼树，并生成编码，同时计算平均码长。然而，完整的哈夫曼编码过程，包括树的构建和编码生成的详细步骤在给出的代码中可能不完整。