哈夫曼编码源程序带详细注释与压缩示例

哈夫曼编码是一种用于数据压缩的技术，它通过构建一个最优的前缀码（每个字符的编码是独一无二的且不会出现在其他字符编码的前面）来实现高效的数据表示。在这个源程序中，我们看到一个用C语言实现的哈夫曼编码算法，附有详细的注释，便于理解和学习。 首先，程序定义了一个结构体`header`，用于存储字符、其出现的频率（权重）、在哈夫曼树中的父节点和左右子节点信息，以及一个字符的哈夫曼编码。`structhead`结构中，`b`字段存储字符，`weight`表示字符出现的频率，`parent`和`lch`、`rch`则用于构建哈夫曼树。 `compress()`函数是核心部分，它负责实际的压缩过程。函数首先获取用户输入的原始文件名和压缩后文件名，然后以二进制模式打开这两个文件。接着，通过`while`循环逐个读取输入文件中的字符，对每个字符的出现次数进行计数。 在每次迭代中，`fread()`函数读取一个字节到`c`中，并更新对应的`header[c].weight`，这样就统计了文件中各个字符的频率。当文件结束时，`feof()`函数会返回非零值，跳出循环。 接着，源代码通过创建哈夫曼树来生成每个字符的编码。这通常涉及到一个递归的过程，通过合并频率最低的两个节点（最小堆操作），直到只剩下一个节点，即根节点，这个过程中生成的路径就是字符的哈夫曼编码。然而，这段代码并未直接展示哈夫曼树的构建，而是可能在另一个辅助函数或外部代码中完成这部分。 最后，源代码将压缩后的字符和它们的哈夫曼编码写入到输出文件中。由于压缩过程是针对单个字符的，因此在循环结束后，`flength`应该包含了原始文件中字符的总数，而`length1`和`length2`可能是在压缩过程中用于计算编码长度的实际操作。 总结来说，这段源程序实现了哈夫曼编码的基本步骤：读取文件、统计字符频率、构建哈夫曼树生成编码，以及将编码写入新的压缩文件。通过这个实例，开发者可以了解到如何在实际项目中运用哈夫曼编码进行文本数据的高效压缩。同时，提供的详细注释使得初学者能更好地理解每个函数和变量的作用，有助于深入学习和实践哈夫曼编码算法。