C++实现哈夫曼编码

本文实例为大家分享了C++实现哈夫曼编码的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; int Max = 300; class tree{ public: char s; int num; tree *left; tree *right; tree(){ s= '!'; num = 0; left = 0; right = 0; } tree(char a,int n,tree* p 哈夫曼编码是一种高效的数据压缩方法，通过构建特定的二叉树（哈夫曼树）来为输入数据的字符分配最短的唯一编码。在C++中实现哈夫曼编码通常涉及以下几个步骤： 1. **统计字符频率**： 需要统计输入字符串中每个字符出现的频率。在给定的代码中，`int a[Max]` 用于存储频率，`for` 循环遍历字符串 `s`，并用哈希表 `v` 来存储不重复的字符。 2. **构建哈夫曼树**： - 创建一个空的优先队列（在这里使用了 `vector<tree *> open`），将每个字符的节点（包含字符和频率）添加到队列中。 - 在每次循环中，取出频率最小的两个节点（`min1` 和 `min2`），合并它们创建一个新的节点，新节点的频率是两个旧节点的频率之和，字符设置为特殊符号（如 `!`）。新节点的左右子节点分别指向 `min1` 和 `min2`。 - 将新节点添加回优先队列。 - 这个过程一直持续到队列中只剩下一个节点，即哈夫曼树的根节点。 3. **生成哈夫曼编码**： - 使用中序遍历（`inorder` 函数）来输出哈夫曼树的各个节点及其编码。在中序遍历中，左子树的编码为 "0"，右子树的编码为 "1"。这样，从根节点到叶子节点的路径就构成了字符的哈夫曼编码。 4. **输出编码**： 在 `main` 函数的调用 `inorder` 函数并传入一个空字符串 `s1` 作为起始编码，然后遍历哈夫曼树并打印出每个字符及其对应的编码。 5. **其他相关操作**： - 标签中提到的“编码”不仅包含哈夫曼编码，还可能涉及到解码。哈夫曼编码的解码通常需要保存哈夫曼树的信息，以便根据编码恢复原始数据。 - 提供的示例代码没有包含解码部分，但解码可以采用类似的方法，从编码反向遍历哈夫曼树来重构原始字符串。 哈夫曼编码的优点在于，频繁出现的字符将得到较短的编码，从而在整体上减少数据的存储或传输量。它在文本压缩、图像压缩等领域有广泛应用。在实际应用中，哈夫曼编码通常与变长编码一起使用，以提高压缩效率。