数据结构(5)_文件压缩.docx

数据结构在文件压缩中起着至关重要的作用，特别是在实现高效的压缩算法时。在这个实验报告中，我们关注的是哈夫曼编码，这是一种基于频率的前缀编码方法，常用于数据压缩。哈夫曼编码通过构建一棵特殊的二叉树——哈夫曼树，来为不同的字符分配最短的二进制编码，使得频繁出现的字符具有较短的编码，从而减少文件的存储空间。 1. **哈夫曼编码原理** - **构建哈夫曼树**: 统计文本文件中各个字符的出现频率（词频），这些频率作为节点的权重。然后，通过不断合并两个权值最小的节点来构建哈夫曼树，直到所有节点都被合并。合并过程中，较小的节点被设置为较大节点的左子节点，较大的节点成为右子节点，这样确保了从根节点到任一叶子节点的路径表示的编码都是前缀码，即没有公共前缀的编码。 - **生成编码**: 从哈夫曼树的根节点开始，沿着左分支向下走记为0，沿着右分支向下走记为1。当到达叶子节点时，记录下从根节点到该叶子节点的路径，即为该字符的哈夫曼编码。 2. **文件压缩流程** - **统计词频**: 分析待压缩文件，计算每个字符的出现次数。 - **构建并保存哈夫曼树**: 使用词频构建哈夫曼树，并将其序列化保存到文件`HufTree.dat`中。 - **生成编码表**: 根据保存的哈夫曼树，为每个字符生成哈夫曼编码，结果保存到`HufCode.txt`。 - **文件压缩**: 遍历源文件，用哈夫曼编码替换原始字符，生成压缩文件`CodeFile.dat`。 3. **数据结构设计** - **哈夫曼树节点**: 定义一个结构体`HTNODE`，包含权值`w`、父节点指针`p`、左子节点指针`l`和右子节点指针`r`。 - **哈夫曼编码数组元素**: 定义结构体`HFCODE`，包含编码长度`len`和指向编码字符串的指针`codestr`。 4. **算法实现** - `Compress`函数负责整个压缩过程，包括初始化、分析文件频率、构建哈夫曼树、生成编码和写入压缩文件。 - `Initializing`函数初始化输入和输出文件，为压缩做准备。 - `AnalysisFiles`函数计算文件中不同字节的频率。 - `CreateHuffmanTree`函数构建哈夫曼树。 - `HuffmanTreeCoding`函数根据哈夫曼树生成编码表。 - `Search`函数寻找最小权值的哈夫曼树节点。 - `WriteZipFiles`函数将源文件按照哈夫曼编码写入压缩文件。 5. **解压缩模块** - `DeCompress`函数处理解压缩，包括初始化和解码过程，它需要读取压缩文件和哈夫曼树，然后恢复原始文件。 - `Initializing_Dezip`函数在解压缩前初始化文件。 6. **文件头标记** 压缩文件通常有一个特定的头标记，用来识别文件是经过压缩的，并包含文件名长度、文件名和源文件长度等信息，方便解压缩时正确处理。 这个实验涵盖了数据结构（特别是二叉树）在实际应用中的重要性，以及如何结合编程技术实现文件压缩和解压缩。哈夫曼编码作为一种高效的数据压缩方法，广泛应用于文本、图像和音频文件的压缩，提高了数据传输的效率和存储空间的有效利用。