2022年北邮信通院数据结构实验报告三哈夫曼编码器.doc

数据结构试验汇报
试验名称: 试验三 树——哈夫曼编/解码器
学生姓名:
班 级:
班内序号:
学 号:
日 期: 12月11日
1．试验要求
利用二叉树结构实现赫夫曼编/解码器。
基础要求:
初始化(Init): 能够对输入任意长度字符串s进行统计, 统计每个字符频度, 并建立赫夫曼树
建立编码表(CreateTable): 利用已经建好赫夫曼树进行编码, 并将每个字符编码输出。
编码(Encoding): 依据编码表对输入字符串进行编码, 并将编码后字符串输出。
译码(Decoding): 利用已经建好赫夫曼树对编码后字符串进行译码, 并输出译码结果。
打印(Print): 以直观方法打印赫夫曼树（选作）
计算输入字符串编码前和编码后长度, 并进行分析, 讨论赫夫曼编码压缩效果。
测试数据:
I love data Structure, I love Computer。I will try my best to study data Structure.
提醒:
1、 用户界面能够设计为“菜单”方法: 能够进行交互。
2、 依据输入字符串中每个字符出现次数统计频度, 对没有出现
字符一律不用编码。
2. 程序分析
存放结构
Huffman树
给定一组含有确定权值叶子结点, 能够结构出不一样二叉树, 其中带权路径长度最小二叉树称为Huffman树, 也叫做最优二叉树。
weight lchild rchild parent
2
-1
-1
-1
5
-1
-1
-1
6
-1
-1
-1
7
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-1
-1
9
-1
-1
-1
weight lchild rchild parent
2
-1
-1
5
5
-1
-1
5
6
-1
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-1
-1
6
9
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-1
7
7
0
1
7
13
2
3
8
16
5
4
8
29
6
7
-1
关键算法分析
（1）计算出现字符权值
利用ASCII码统计出现字符次数, 再将未出现字符进行筛选, 将出现字符及頻数存放在数组a[]中。
void Huffman::Init()
{
int nNum[256]= {0}; //统计每一个字符出现次数
int ch = ();
int i=0;
while((ch!='\r') && (ch!='\n'))
{
nNum[ch]++; //统计字符出现次数
str[i++] = ch; //统计原始字符串
ch = (); //读取下一个字符
}
str[i]='\0';

n = 0;
for ( i=0;i<256;i++)
{
if (nNum[i]>0) //若nNum[i]==0, 字符未出现
{
l[n] = (char)i;
a[n] = nNum[i];
n++;
}
}
}
时间复杂度为O（1）;
（2）创建哈夫曼树:
算法过程:
Huffman树采取次序存放---数组;
数组前n个结点存放叶子结点, 然后是分支结点, 最终是根结点;
首先初始化叶子结点元素—循环实现;
以循环结构, 实现分支结点合成, 合成规则根据huffman树组成规则进行。
关键点: 选择最小和次小结点合成。
void Huffman::CreateHTree()
{
HTree = new HNode [2*n-1]; //依据权重数组a[0..n-1] 初始化Huffman树
for (int j = 0; j < n; j++)
{
HTree[j].weight = a[j];
HTree[j].LChild = HTree[j].RChild = HTree[j].parent = -1;
}
int x,y;
for (int i = n; i < 2*n-1; i++