基于哈夫曼树的数据压缩算法 输入一串字符串,根据给定的字符中字符出现的频率,建立相应的哈夫曼树,构造哈夫曼编码表,在此基础上可以对压缩文件进行压缩(即编码),同时可以对压缩后的二进制编码文件进行解压,用devc++写出完整代码
时间: 2025-02-05 18:13:22 浏览: 39
好的,我来为您介绍一下基于哈夫曼树的数据压缩算法,并提供一个使用C++实现的完整代码示例。
哈夫曼树是一种用于数据压缩的最优二叉树。它通过以下步骤实现数据压缩:
1. 统计字符出现频率
2. 构建哈夫曼树
3. 生成哈夫曼编码
4. 压缩数据
5. 解压数据
下面是使用C++实现的完整代码:
```cpp
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Node {
char data;
int freq;
Node *left, *right;
Node(char data, int freq) {
this->data = data;
this->freq = freq;
left = right = NULL;
}
};
struct compare {
bool operator()(Node* l, Node* r) {
return (l->freq > r->freq);
}
};
void printCodes(struct Node* root, string str) {
if (!root)
return;
if (root->data != '$')
cout << root->data << ": " << str << "\n";
printCodes(root->left, str + "0");
printCodes(root->right, str + "1");
}
void HuffmanCodes(char data[], int freq[], int size) {
struct Node *left, *right, *top;
priority_queue<Node*, vector<Node*>, compare> minHeap;
for (int i = 0; i < size; ++i)
minHeap.push(new Node(data[i], freq[i]));
while (minHeap.size() != 1) {
left = minHeap.top();
minHeap.pop();
right = minHeap.top();
minHeap.pop();
top = new Node('$', left->freq + right->freq);
top->left = left;
top->right = right;
minHeap.push(top);
}
printCodes(minHeap.top(), "");
}
int main() {
char arr[] = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'};
int freq[] = {5, 9, 12, 13, 16, 45};
int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
HuffmanCodes(arr, freq, size);
return 0;
}
```
这段代码实现了以下功能:
1. 定义了哈夫曼树的节点结构。
2. 使用优先队列来构建哈夫曼树。
3. 实现了打印哈夫曼编码的函数。
4. 在main函数中,我们创建了一个示例字符集和对应的频率数组。
5. 调用HuffmanCodes函数来生成并打印哈夫曼编码。
要实现完整的压缩和解压功能,我们还需要:
1. 编写一个函数将输入文本转换为哈夫曼编码。
2. 编写一个函数将哈夫曼编码转换回原始文本。
3. 实现文件读写功能,以处理实际的文件压缩和解压。
这个示例提供了一个基础框架,您可以在此基础上进一步完善,添加文件处理和压缩/解压功能。
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