二叉树的应用实验报告材料.docx
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二叉树的应用实验报告材料
实验报告
课程名称____数据结构上机实验__________
实验项目______二叉树的应用____________
实验仪器________PC机___________________
系别____________________________
专业_____________________________
班级/学号____________________________
学生姓名_____________________________
实验日期_______________________
成绩_______________________
指导教师_______________________
实验三.二叉树的应用
1.实验目的:
掌握二叉树的链式存储结构和常用算法。
利用哈夫曼树设计最优压缩编码。
2.实验内容:
1)编写函数,实现建立哈夫曼树和显示哈夫曼树的功能。
2)编写函数,实现生成哈夫曼编码的功能。
3)编写主函数,从终端输入一段英文文本;统计各个字符出现的频率,然后构建哈夫曼树并求出对应的哈夫曼编码;显示哈夫曼树和哈夫曼编码。
选做内容:
修改程序,选择实现以下功能:
4)编码:
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];//取出叶子节点中的字符
}
i++;
}
decodestr[j]=p.data;j++;//对字符进行译码,结果放在decodestr字符串中
p=tree[2*n-2];//返回根节点
}
}
程序修改后完整源代码如下:
#include
#include
#include
#include//专门用于检测整型数据数据类型的表达值范围
#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(itree[i].data=data[i];
tree[i].weight=weight[i];
}
elsetree[i].data='';
}
for(i=n;i<2*n-1;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
if(tree[k].weight>=0)//仅在根节点中找
if(tree[k].weight{
min2=min1;
min_i2=min_i1;
min1=tree[k].weight;
min_i1=k;
}
else
if(tree[k].weightmin2=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);
strcpy(s1,s);strcat(s1,"1");
CreateHuffcode(tree,tree[i].rchild,s1);
}
return;
}
voidPrintHufftree(huffnodetree[],intn)//输出tree中的Huffman树
{
inti;
printf("Huffmantree:
\n");
printf("i\tValue\tLchild\tRchild\tWeight\n");
for(i=2*n-2;i>=0;i--)
{
printf("%d\t",i);
printf("%c\t",tree[i].data);
printf("%d\t",tree[i].lchild);
printf("%d\t",tree[i].rchild);
printf("%d\t",tree[i].weight);
printf("\n");
}
}
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]='\0';//把hfmstr串赋空
i=0;
while(str[i]!
='\0')//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
i++;//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;
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)//指针为空,儿子的值取完了
{
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];//取出叶子节点中的字符
}
i++;
}
decodestr[j]=p.data;j++;//对字符进行译码,结果放在decodestr字符串中
p=tree[2*n-2];//返回根节点
}
}
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;icodeset[i].count=0;
codeset[i].code[0]='\0';
}
i=0;
while(str[i]!
='\0'){//统计原始字符串中各字符出现的频率,存入编码表
j=str[i]-32;
codeset[j].count++;//codeset[0]~[95]对应ascii码32~127的字符
i++;
}
for(i=0;iif(codeset[i].count!
=0)n++;
printf("字符频率统计:
\n");//显示统计结果
for(i=0;iif(codeset[i].count!
=0)printf("%c:
%d,",i+32,codeset[i].count);
printf("\n");
j=0;
for(i=0;iif(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.
printf("haffman编码为:
\n");
for(i=0;iif(codeset[i].count!
=0)
printf("%c:
%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
printf("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
printf("解码后的字符串:
%s\n",decode_str);
free(ht);//释放Huffman树
}
实验总结: