武汉理工大数据结构实验：二叉树与Huffman图片压缩

本资源是一份武汉理工大学数据结构与算法综合实验的详细报告，主题围绕哈夫曼树在图片压缩中的应用。报告主要涉及计算机科学与技术学院的学生进行的一项实验，实验名为“二叉树与赫夫曼图片压缩”，目标是通过学习和实践掌握树的存储结构、二叉树的遍历方法、Huffman树和编码等知识点，并用C++编程实现图片压缩功能。 在实验的开始，学生被要求统计一幅BMP格式图片中256种不同字节的重复次数，以此作为构建Huffman树的权值。实验包括以下几个关键步骤： 1. 实验目的与要求： - 掌握哈夫曼树的基本概念，包括其在图片压缩中的应用。 - 学习如何使用C++编程，实现文件操作和Huffman算法，以设计一个图片压缩程序。 - 实现的具体任务是构造一个256个叶子节点的Huffman树，并用统计的权值生成相应的编码。 2. 实验流程： - 读取并处理图片文件，获取每个字节的重复次数。 - 使用这些权值生成Huffman树，遵循贪心策略，每次合并两个权值最小的节点。 - 计算Huffman编码，为每个字符分配一个独一无二的编码。 - 使用生成的编码对原始图片文件进行压缩，压缩后的文件名加上后缀.huf。 - 保存压缩后的文件，确保解压缩时能正确恢复原始数据。 3. 数据结构设计： - 采用整型数组weight[]存储256种字节的重复次数。 - 结构体HTNode用于表示Huffman树的节点，可能包含子节点引用和权值等信息。 - 定义HEAD结构体，用于保存压缩文件头部信息，如原文件长度和256种字节的权值。 - 创建内存缓冲区chartype[]，用于临时存储压缩过程中的数据，以及长度、权值等变量。 这份报告不仅展示了理论知识的应用，也强调了实际编程技能的培养，让学生通过这个实验深入了解数据结构和算法在图像压缩领域的实际操作。通过这个项目，学生能够提升数据结构的理解，熟悉二叉树和Huffman树的构建，以及运用编程语言进行数据处理和文件操作的能力。