二叉树的应用实验报告Word格式文档下载.docx
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用哈夫曼编码对一段英文文本进行压缩编码，显示编码后的文本编码序列；
5）统计：
计算并显示文本的压缩比例；
6）解码：
将采用哈夫曼编码压缩的文本还原为英文文本。
3.算法说明：
1）二叉树和哈夫曼树的相关算法见讲义。
2）编码的方法是：
从头开始逐个读取文本字符串中的每个字符，查编码表得到它的编码并输出。
重复处理直至文本结束。
3）解码的方法是：
将指针指向哈夫曼树的树根，从头开始逐个读取编码序列中的每位，若该位为1则向右子树走，为0则向左子树走。
当走到叶子节点时，取出节点中的字符并输出。
重新将指针放到树根，继续以上过程直至编码序列处理完毕。
4）压缩比例的计算：
编码后的文本长度为编码序列中的0和1,的个数，原文本长度为字符数*8。
两者之比即为压缩比。
4.实验步骤：
实现哈夫曼树的编码序列操作：
inti=0,j=0;
huffnodep;
p=tree[2*n-2];
//序号2*n-2节点就是树根节点
while（hfmstr[i]!
='
\0'
）//从头开始扫描每个字符,直到结束
{while（p.lchild!
=-1&
&
p.rchild!
=-1）
if（hfmstr[i]=='
0'
）//为0则向左子树走
{
p=tree[p.lchild];
//取出叶子节点中的字符
}
elseif（hfmstr[i]=='
1'
）//为1则向右子树走
p=tree[p.rchild];
i++;
decodestr[j]=p.data;
j++;
//对字符进行译码,结果放在decodestr字符串中
//返回根节点
程序修改后完整源代码如下：
#include<
stdio.h>
#include<
stdlib.h>
string.h>
limits.h>
//专门用于检测整型数据数据类型的表达值围
#defineN96//ASCII字符集包含至多N个可见字符
typedefstruct//Huffman树节点定义
{chardata;
//字符值
intweight;
//权重
intlchild;
//左子结点
intrchild;
//右子结点
}huffnode;
//huffman节点类型
structcharcode
{intcount;
//字符出现的次数（频率）
charcode[N];
//字符的Huffman编码
}codeset[N];
//编码表,长为N,每项对应一个ascii码字符,下标i的项对应ascii编码为i+32的字符
huffnode*CreateHufftree（chardata[],intweight[],intn）//建立Huffman树的算法
inti,k;
intmin1,min2,min_i1,min_i2;
huffnode*tree;
tree=（huffnode*）malloc（（2*n-1）*sizeof（huffnode））;
//为Huffman树分配2n-1个节点空间
for（i=0;
i<
2*n-1;
i++）//初始化,将各字符和其频率填入Huffman树,作为叶子结点
{
tree[i].lchild=tree[i].rchild=-1;
if（i<
n）{
tree[i].data=data[i];
tree[i].weight=weight[i];
elsetree[i].data='
'
;
}
for（i=n;
i++）////合并两棵树,作n-1遍
min1=min2=INT_MAX;
//INT_MAX为最大值
min_i1=min_i2=-1;
for（k=0;
k<
i;
k++）////查找定位两个最小权重节点
if（tree[k].weight>
=0）//仅在根节点中找
if（tree[k].weight<
min1）
min2=min1;
min_i2=min_i1;
min1=tree[k].weight;
min_i1=k;
else
min2）{
min2=tree[k].weight;
min_i2=k;
tree[i].weight=min1+min2;
//合并
tree[min_i1].weight*=-1;
tree[min_i2].weight*=-1;
tree[i].lchild=min_i1;
tree[i].rchild=min_i2;
returntree;
voidCreateHuffcode（huffnodetree[],inti,chars[]）//已知tree[i]节点的编码序列为s,求该节点下所有叶子节点的编码序列。
{chars1[N],c;
if（i!
=-1）
if（tree[i].lchild==-1&
tree[i].rchild==-1）{
c=tree[i].data;
strcpy（codeset[c-32].code,s）;
else{
strcpy（s1,s）;
strcat（s1,"
0"
）;
CreateHuffcode（tree,tree[i].lchild,s1）;
1"
CreateHuffcode（tree,tree[i].rchild,s1）;
return;
voidPrintHufftree（huffnodetree[],intn）//输出tree中的Huffman树
inti;
printf（"
Huffmantree:
\n"
i\tValue\tLchild\tRchild\tWeight\n"
for（i=2*n-2;
i>
=0;
i--）
%d\t"
i）;
%c\t"
tree[i].data）;
tree[i].lchild）;
tree[i].rchild）;
tree[i].weight）;
}
voidEnCoding（charstr[],charhfmstr[]）
{//根据codeset编码表,逐个将str字符串中的字符转化为它的huffman编码,结果编码串放在hfmstr字符串中
inti,j;
hfmstr[0]='
//把hfmstr串赋空
i=0;
while（str[i]!
）//从第头开始扫描str的每个字符,一直到该字符的结束
j=str[i]-32;
//执行字符到huffman的转换
strcat（hfmstr,codeset[j].code）;
//把codest编码串添加到hfmstr结尾处
//每次循环完i的值加1
voidDeCoding（huffnodetree[],intn,charhfmstr[],chardecodestr[]）
//根据tree数组中的huffman树,逐个对hfmstr字符串中的字符进行译码,结果放在decodestr字符串中
inti=0,j=0;
=-1）//指针为空，儿子的值取完了
voidmain（）
{
inti,j;
huffnode*ht;
//Huffman树
chardata[N];
//要编码的字符集合
intweight[N];
//字符集合中各字符的权重（频率）
intn=0;
//字符集合中字符的个数
charstr[1000];
//需输入的原始字符串
charhfm_str[1000]="
"
//编码后的字符串
chardecode_str[1000]="
//解码后的字符串
printf（"
请输入要转换的字符串\n"
gets（str）;
for（i=0;
N;
i++）{//初始化编码表,频率为0,编码串为空串
codeset[i].count=0;
codeset[i].code[0]='
）{//统计原始字符串中各字符出现的频率,存入编码表
codeset[j].count++;
//codeset[0]~[95]对应ascii码32~127的字符
i++）//统计原始字符串中出现的字符个数
if（codeset[i].count!
=0）n++;
字符频率统计:
//显示统计结果
i++）
=0）printf（"
%c:
%d,"
i+32,codeset[i].count）;
j=0;
i++）//生成要编码的字符集合,以及权重
if（codeset[i].count!
=0）{
data[j]=i+32;
weight[j]=codeset[i].count;
j++;
ht=CreateHufftree（data,weight,n）;
//建立Huffman树,根节点是ht[2*n-2]
PrintHufftree（ht,n）;
//显示Huffman树的存储结果
CreateHuffcode（ht,2*n-2,"
//以ht[2*n-2]为根,以空字符串为起始编码字符串,求出各叶子节点的编码字符串
//显示codeset中的Huffman编码,参见"
显示频率统计结果"
的代码.
haffman编码为:
for（i=0;
i++）{
=0）
%s\n"
i+32,codeset[i].code）;
EnCoding（str,hfm_str）;
//对str字符串进行编码,放在hfm_str字符串
编码序列:
%s\n"
hfm_str）;
DeCoding（ht,n,hfm_str,decode_str）;
//对hfm_str字符串进行译码,放在decode_str字符串中
解码后的字符串:
decode_str）;
free（ht）;
//释放Huffman树
实验总结：
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