哈夫曼编码译码器实验报告(免费).docx

《哈夫曼编码译码器实验报告》 哈夫曼编码是一种有效的数据压缩技术，它基于字符出现频率构建特殊的二叉树——哈夫曼树，从而实现文本的高效编码和解码。本实验报告将详细阐述哈夫曼编码译码器的设计与实现，包括关键步骤和相关算法。 一、实验目标 实验旨在设计一个哈夫曼编码和译码系统，能对ASCII编码的文本文件进行编码和解码。具体任务包括： 1. 读取ASCII编码的txt文件； 2. 统计并输出所有字符的频率； 3. 构建哈夫曼树并生成编码； 4. 对文本进行哈夫曼编码，生成.huf压缩文件； 5. 计算压缩率； 6. 实现解码，恢复为原始txt文件。 二、哈夫曼树的构建 哈夫曼树的构建过程包含四个步骤： 1. 初始化：将所有字符（包括空格、换行、标点等）视为权值，创建单节点的二叉树。 2. 合并最小权值树：每次选择权值最小的两棵树合并，形成新的二叉树，新树的权值为两棵子树权值之和。 3. 删除旧树并添加新树：将新树以升序插入树集合。 4. 重复上述步骤，直到只剩下一棵树。 三、算法实现 1. 初始化ASCII码：定义结构体signode，用于表示哈夫曼树的节点，包含字符、频率、左右孩子等信息。全局数组SN[256]存储ASCII字符及其信息。 2. 创建哈夫曼树：通过动态内存分配，使用森林数组forest[256]模拟树的集合，利用结构体HFM实现树的创建，包括getroot()和creat()函数。 3. 哈夫曼编码：生成编码对照表hufNode[256]，并调整编码顺序使其符合哈夫曼编码规则。 4. 编码文件：读取文本文件，根据哈夫曼编码生成.huf文件。 5. 解码：从.huf文件读取编码，根据哈夫曼树进行解码，恢复为原始文本。 6. 压缩率计算：比较原始文件和编码文件的大小，计算压缩效率。 四、关键函数 1. `void init(signode * sig)`: 初始化SN数组，记录ASCII字符及其信息。 2. `void compress()`: 输出压缩前后的信息，如字符频率、压缩率等。 3. `void exchange()`: 调整哈夫曼编码顺序，使其符合哈夫曼编码规范。 4. `signode * getroot()`: 返回哈夫曼树的根节点指针。 5. `signode * HFM::creat()`: 根据森林数组构建哈夫曼树。 6. `void HFM::hufcode()`: 生成哈夫曼编码对照表，并实现编码过程。 五、总结 哈夫曼编码译码器的实现结合了数据结构和文件操作的知识，通过构建和遍历哈夫曼树，实现了高效的文本压缩与解压缩。在实际应用中，哈夫曼编码常用于数据传输和存储优化，尤其在文本文件压缩领域展现出强大的性能优势。通过本次实验，不仅能深入理解哈夫曼编码原理，也能提升程序设计和实现能力。