算法设计与分析课程设计报告.docx
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算法设计与分析课程设计报告
压缩软件课程设计书
一、问题描述：
建立一个文本文件，统计该文件中各字符频率，对各字符进行Huffman编码，将该文件至翻译成Huffman编码文件，再将Huffman编码文件翻译成原文件。
二、算法分析及思路：
对于该问题，我们做如下分析：
（1）首先得构造出哈弗曼树，我们用函数HuffmanTree（intw[],ints[],intn）设计；
（2）在构建哈弗曼树的基础上，进一步实现哈弗曼编码问题，我们用函数Huffmancode（charwen[]）设计；
（3）实现哈弗曼编码后再进一步实现哈弗曼译码问题，我们用函数Huffmandecode（）设计；
（4）其中编码问题中，得进一步统计出各个字符在文件中的频率，并进行一些必要的标记，我们用函数runhuffman（charwen[]）设计；
（5）在译码过程中，还有必要的一步是比较原文件与译码后的文件是否相同，我们用函数compare（charwen[]）设计；
（6）其中的文件输入我们用到类”fstream.h”中的输入输出流，并在运行的文件夹中建立一个文件名为逍遥游的文本文件，且在逍遥游文件中输入需要编码的数据。
三、主要解决的设计问题：
1.写一个对txt文件压缩和解压的程序，使用动态编码。
2.使用Huffman编码压缩和解压时，Huffman树的存储可以直接存储树结构，也可以存储所有字符的频度或权值，然后读取时建立Huffman树；
3.使用Huffman编码压缩和解压时，注意定义压缩码的结束标记，可以使用一个特殊的字符作为结束标记，也可以在压缩码之前存储其比特长度；如果使用一个特殊字符作为结束标记，则其频度为1，需要在建立Huffman树时把它看作一个独立的字符进行建树。
4.使用Huffman编码压缩和解压时，在一个缓冲区里面收集压缩码比特流，每当收集的比特数满8时，可以把这8比特通过位操作合并成一个字节写入文件（当然也可以收集满一定数目的字节后再写入文件）。
写入文件的最小信息单位为字节。
四、程序设计的流程图：
五、输入和输出说明：
1、数据输入：
由文件input.txt提供输入需要压缩的内容；
2、结果输出：
将压缩好的文件内容输出到《编码后的文件.txt》中，再由《编码后的文件.txt》解压到《译码后的文件.txt》中。
六、程序及其注解：
1、数据结构设计（即类的设计，包括类的数据成员、函数成员）
类的设计用HuffmanTree.h保存如下:
#include
#include
usingnamespacestd;
constintMaxSize=512;
//--------------------------------------------------------------
structelement//哈夫曼树的结点
{
intstr;//记录字符在数组中的位置
intweight;//字符出现频率（权值）
intlchild,rchild,parent;//哈夫曼树各个指针变量
charbits[30];//存储哈夫曼编码的数组
};
//--------------------------------------------------------------
classHuffmanTree
{
elementhufftree[MaxSize];//存放哈夫曼树结点的数组
intnum;//结点数
public:
HuffmanTree（intw[],ints[],intn）;
voidSelect（intn,int&s1,int&s2）;
voidHuffmancode（charwen[]）;//哈夫曼编码
voidHuffmandecode（）;//哈夫曼译码
};
//--------------------------------------------------------------
classRun
{
public:
voidhuffman（charwen[]）;//将编码后的文件译成原文件
voidrunhuffman（charwen[]）;//统计各字符频率
voidcompare（charwen[]）;//比较逍遥游文件和译码后的文件
};
//--------------------------------------------------------------
2、算法设计（类的函数成员的具体设计）
（1）算法一设计用HuffmanTree.cpp保存如下：
#include
#include"HuffmanTree.h"
usingnamespacestd;
//-------------------------------------------------------------------
voidHuffmanTree:
:
Select（intn,int&s1,int&s2）
{
s1=-1;
s2=-1;
for（inti=0;i<=n;i++）
{
if（hufftree[i].parent==-1）
{
if（s1==-1）{s1=i;continue;}
if（s2==-1）{s2=i;continue;}
if（hufftree[i].weights1=i;
elseif（hufftree[i].weights2=i;
}
}
}
//-------------------------------------------------------------------
HuffmanTree:
:
HuffmanTree（intw[],ints[],intn）
{
num=n;
inti1,i2;
i1=i2=0;
for（inti=0;i<2*num-1;i++）//外部叶子结点数为num个时，内部结点数为n-1，整个哈夫曼树的需要的结点数为2*num-1.
{
hufftree[i].parent=-1;
hufftree[i].lchild=-1;
hufftree[i].rchild=-1;
}
for（intj=0;j{
hufftree[j].weight=w[j];
hufftree[j].str=s[j];
}
for（intk=num;k<2*num-1;k++）//构建哈夫曼树
{
Select（k-1,i1,i2）;//在hufftree中找权值最小的两个结点i1和i2
hufftree[i1].parent=k;
hufftree[i2].parent=k;
hufftree[k].weight=hufftree[i1].weight+hufftree[i2].weight;
hufftree[k].lchild=i1;
hufftree[k].rchild=i2;
}
}
//-------------------------------------------------------------------
voidHuffmanTree:
:
Huffmancode（charwen[]）
{
ifstreamin（wen）;
ofstreamout（"编码后的文件.txt"）;
intstart=MaxSize-1;
intcha=0;
charcd[MaxSize];//存放一个编码
cd[MaxSize-1]='\0';
for（inti=0;i{
start=MaxSize-1;
intc,f;
for（c=i,f=hufftree[i].parent;f!
=-1;c=f,f=hufftree[f].parent）
{
if（hufftree[f].lchild==c）//置左分支编码0
cd[--start]='0';
elsecd[--start]='1';//置右分支编码1
}
strcpy（hufftree[i].bits,&cd[start]）;//将编码存放在相应结点存储哈夫曼编码的数组中
}
cout<<"字符在数组中的下标及其编码如下：
";//输出字符在数组中的位置及其编码
for（intk=0;k{
if（k%3==0）cout<cout<"<}
cout<for（charch;in.get（ch）;）//将逍遥游文件中各个字符转变成相应的编码，写入编码后的文件中
{
if（（int）ch<0）cha=（int）ch+256;
elsecha=（int）ch;
for（intj=0;jif（hufftree[j].str==cha）
out<}
cout<<"编码成功！
"<}
//-------------------------------------------------------------------
voidHuffmanTree:
:
Huffmandecode（）
{
ifstreamin（"编码后的文件.txt"）;
ofstreamout（"译码后的文件.txt"）;
inti=2*num-2;
for（charb;in>>b;）
{
if（b=='0'）i=hufftree[i].lchild;
elsei=hufftree[i].rchild;
if（hufftree[i].lchild==-1）
{
out<<（char）hufftree[i].str;
i=2*num-2;
}
}
cout<<"译码成功！
"<}
//-------------------------------------------------------------------
（2）算法二设计用HuffmanRun.cpp保存如下：
#include
#include"HuffmanTree.h"
usingnamespacestd;
//---------------------------------------------------------
voidRun:
:
runhuffman（charwen[]）
{
ifstreamin（wen）;
intw[MaxSize];
intweight[MaxSize];//存放各个字符的频率
intstr[MaxSize];//存放逍遥游文件中各个字符在数组w中的位置（下标）
inti=0;
intn=0;
intcha=0;
for（intj=0;jw[j]=0;
/*从文件逍遥游中依次读入字符，根据字符的ASCII码值将字符存入str[]数组的相应位置
而weight[]数组的相应位置则记录该字符出现的频率*/
for（charch;in.get（ch）;）
{
if（（int）ch<0）cha=（int）ch+256;//中文的ASCII码值为负数，加上256使其可以存放在数组中
elsecha=（int）ch;
w[cha]++;
}
for（intk=0;kif（w[k]!
=0）
{
str[n]=k;
weight[n]=w[k];
n++;
}
cout<<"字符在数组中的下标及其权值如下：
";//输出字符在数组中的位置及其权值
for（intp=0;p{
if（p%6==0）
cout<cout<"<}
cout<HuffmanTreeh（weight,str,n）;//构造哈夫曼树
h.Huffmancode（wen）;//利用哈夫曼树进行编码及译码
h.Huffmandecode（）;
}
//---------------------------------------------------------
voidRun:
:
huffman（charwen[]）
{
ifstreamin（wen）;
intweight[MaxSize];//存放各个字符的频率
intstr[MaxSize];//存放逍遥游文件中各个字符在数组w中的位置（下标）
intn=0;
HuffmanTreeh（weight,str,n）;//构造哈夫曼树
h.Huffmandecode（）;
}
voidRun:
:
compare（charwen[]）
{
ifstreamina（wen）;
ifstreaminc（"译码后的文件.txt"）;
charstringa[100000];
inti=0;
intflag=0;
charstringc[100000];
intj=0;
for（charcha;ina>>cha;）//将文件逍遥游的内容读入数组stringa[]
{
stringa[i]=cha;
i++;
}
stringa[i]='\0';
for（charchc;inc>>chc;）//将译码后的文件内容读入数组stringc[]
{
stringc[j]=chc;
j++;
}
stringc[j]='\0';
/*比较文件逍遥游和译码后的文件内容，若相同则说明编码正确，若不同，
则说明编码错误*/
for（intk=0;stringa[k]!
='\0'&&stringc[k]!
='\0';k++）
if（stringa[k]!
=stringc[k]）flag=0;
if（stringa[k]=='\0'&&stringc[k]=='\0'）flag=1;
elseflag=0;
if（flag==0）
cout<<"逍遥游文件与译码后的文件不相同，编码错误！
"<else
cout<<"逍遥游文件与译码后的文件相同，编码正确！
"<}
//---------------------------------------------------------
（3）实现算法设计的主程序用HaffmanMain.cpp保存如下：
#include
#include"HuffmanTree.h"
usingnamespacestd;
voidmain（）
{
charwenjian[20];intt=1;
while
（1）
{
if（t==1）
{cout<<"请输入要编码的文件名：
";
cin>>wenjian;
Runmanager;
manager.runhuffman（wenjian）;
pare（wenjian）;}
else
{cout<<"请输入要译码的文件名：
";
cin>>wenjian;
Runmanager;
manager.huffman（wenjian）;}
cout<<"请继续选择需要执行的功能：
"<cout<<"请问您是需要编码文件还是译码文件？
"<cout<<"如果是要编码文件，那么请输入1；"<cout<<"如果是要译码文件，那么请输入0。
"<cin>>t;
}
}
七、程序运行结果及分析：
该课程设计实现了哈弗曼编码及译码问题，其中有一些独到之处，同时也有很多不足之处。
比如说：
其中的由编码文件直接翻译成译码文件没有单独实现，也没有很好的算法直接描述，而正好该问题在实际用途中很广泛，一般都要由一些特定规则单独实现译码问题。
希望在以后的进一步学习中能很好的掌握该问题的算法优化。
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