站酷设计网站官网未上色文件,wordpress 后台精简,rss导入wordpress,ui交互设计做什么文章目录 总览带权路径长度哈夫曼树的定义哈夫曼树的构造法1法2 哈夫曼编码英文字母频次总结实验内容#xff1a; 哈夫曼树一、上机实验的问题和要求#xff08;需求分析#xff09;#xff1a;二、程序设计的基本思想#xff0c;原理和算法描述#xff1a;三、调试和运行… 文章目录 总览带权路径长度哈夫曼树的定义哈夫曼树的构造法1法2 哈夫曼编码英文字母频次总结实验内容 哈夫曼树一、上机实验的问题和要求需求分析二、程序设计的基本思想原理和算法描述三、调试和运行程序过程中产生的问题及采取的措施四、源程序及注释五、运行结果 总览 带权路径长度 哈夫曼树的定义
一个含n个带权叶节点的二叉树对应形式有多种左右也不是两种的形式可自己去画画
哈夫曼树的构造
即权值最小的叶子节点作为最长路径的叶子节点
法1 法2 二者本质相同都是每次从节点中找最小的两个合并为一个新节点
哈夫曼编码 前缀编码就是不存在部分编码为其他编码的开头某部分 或者说不存在编码为其他编码的子集
英文字母频次
即各频率为权重然后去构造对应的哈夫曼树最后得出各自的编码 数据压缩率可以认为是 对应哈夫曼树的WPL / 用原来的固定长度编码对应的WPL
总结 实验内容 哈夫曼树
一、上机实验的问题和要求需求分析
[ 题目 ] 1哈夫曼树问题。2利用哈夫曼编码进行通讯可以大大提高信道利用率缩 短信息传输时间降低传输成本但是这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据进行 预先编码在接受端将传来的数据进行解码复原对于双工信道即可以双向传输的信道 每端都要有一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站写一个哈夫曼的编译码系统。
二、程序设计的基本思想原理和算法描述
1.实现哈夫曼编码首先需要构建最优二叉树权值越大的叶节点越靠近根节点其算法为键盘输入的字符串长度决定最优二叉树的节点数遍历这个字符串长度创建具有字符长度n的单节点树。选取根节点权值最小和次小的两个根节点合成一棵树重复这个过程——把根节点最小和次小的结合直到每个节点都出现在最优二叉树上。
2构造哈夫曼编码
左分支为0右分支为1各结点所对应的二进制编码为该节点的哈夫曼编码。采用叶节点向上回溯的方法每退回一个就记录一位数字。将所得编码存入code[]。
3.编码
根据所得哈夫曼树对比字符串根据左分支为0右分支为1输出其对应编码。
4.解码根据哈夫曼树回溯编码。
三、调试和运行程序过程中产生的问题及采取的措施
使用printf打印相关内容从而观察变化四、源程序及注释
#includestdio.h
#includestdlib.h
#includestring.h
#define status int
#define OK 1
#define Maxvalue 100
#define Maxleaf 30
typedef struct
{ int weight;int parent ,lchild,rchild ;
}HTNode,*HuffmanTree;typedef char * *HuffmanCode; //指向字符指针的指针status Select(HuffmanTree HT,int n,int s1, int s2) //选择最小的两个节点
{HuffmanTree p;int i;int lnode Maxvalue,mnode Maxvalue;for(pHT,i1;in;i){ //lnode小于始终会小于mmnode因为if的匹配顺序if(p[i].weightlnodep[i].parent0)// 判断该节点的权重是否小于当前的lnode并且已经有父节点的不要{ mnodelnode; //此时mmode更新为lnodelnodep[i].weight; //lnode更新为当前节点的权重s2s1; //S2为mmnode对应节点的索引 S1为lnode对应节点的索引 此时将mnode的索引更新s1i; //更新lnode的索引更新}else if(p[i].weightmnodep[i].parent0) //当该节点的权重大于lnode时并判断是否小于当前的mnode并且已经有父节点的不要{mnodep[i].weight; //更新mnode的为当前节点的权重s2i; //更新mnode此时的索引}}return OK;
}
void HuffmanCoding(HuffmanTree HT,HuffmanCode HC, int *w,int n)
{ int i,m,start,f,s10,s20 ,c;char *cd;HuffmanTree p;if(n1)return;//叶子节点判断m2*n-1; //求出叶子节点对应的二叉树的节点个数 合并次数节点个数对应二叉树的节点个数HT(HuffmanTree)malloc((m1)*sizeof(HTNode));for(pHT1,i1;in;i,p,w){ (*p).weight*w;// 刚开始的节点赋权值(*p).parent0; (*p).lchild0;(*p).rchild0;}for(i1;in;i){ printf(刚开始的第%d个叶子节点weight%d ,parent%d ,lchild%d ,rchild%d ,i,HT[i].weight,HT[i].parent,HT[i].lchild,HT[i].rchild);printf(\n); //刚开始的}for(;im;i) { (*p).weight0; //其他节点初始化为0(*p).parent0;(*p).lchild0;(*p).rchild0;p; }for(i1;im;i){ printf(初始化完成的哈夫曼树的第%d节点:%d ,%d ,%d ,%d ,i,HT[i].weight,HT[i].parent,HT[i].lchild,HT[i].rchild);printf(\n);}for(in1;im;i){Select(HT,i-1,s1,s2); //传入的是原来的和新建的节点范围返回的是对应节点中权重最小的两个HT[s1].parenti; //然后建立父子关系HT[s2].parenti;HT[i].lchilds1;HT[i].rchilds2;HT[i].weightHT[s1].weightHT[s2].weight; //父节点的权重等于两个孩子的权重和}for(pHT1,i1;im;i,p){printf(编码完成后的哈夫曼树的第%d个节点%d,%d,%d,%d,i,(*p).weight,(*p).parent,(*p).lchild,(*p).rchild); printf(\n);} //从叶子到根逆向求每个字符的赫夫曼编码HC(HuffmanCode )malloc((n1) *sizeof(char *)); //编码的字符串地址数组 大小为(n1)*8 但类型为HuffmanCode即单位为八个字节 指向char* cd(char*)malloc(n*sizeof(char));// n个字符的指针对应编码结果cd[n-1]\0; //结束符for(i1;in;i) //遍历初始的叶子的节点{startn-1; //编码从后往前一个一个字符的赋值for(ci,fHT[i].parent; f!0; cf,fHT[f].parent) //从初始叶子节点遍历父节点直到对应父节点为0时停止{if(HT[f].lchildc) cd[--start]0; //如果父节点的左孩子为当前节点则此时编码为0else cd[--start]1; //如果父节点的右孩子为当前节点则此时编码为1}//则当前叶子节点对应的编码转换完成HC[i](char *)malloc((n-start)*sizeof(char));//赋予满足编码长度的字符串地址strcpy(HC[i],cd[start]); //赋值给当前节点的编码printf(当前第%d个叶子的编码为%s\n,i,HC[i]); }free(cd);
}int main()
{HuffmanTree HT;HuffmanCode HC;int n,i; int w[8]{5,29,7,8,14,23,3,11};printf(%d,sizeof(char *));printf(请输入叶子节点的个数\n);scanf(%d,n); //输入叶子节点的个数HuffmanCoding(HT,HC, w,n); //生成哈夫曼树并输出对应各个叶子节点的编码return 0;
}
五、运行结果
