iOS获取设备剩余存储空间代码片段

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本文介绍如何使用Objective-C代码获取iOS设备的具体型号及剩余存储空间大小。通过调用系统API，可以准确识别iPhone、iPad及iPod Touch的不同型号，并获取/var分区的可用存储空间。

首先需要引入相关的头文件，引入头文件代码如下：

[cpp]  view plain copy
  1. #include <sys/param.h>  
  2. #include <sys/mount.h>  

获取剩余存储空间函数如下：

[cpp]  view plain copy
  1. + (NSString *) freeDiskSpaceInBytes{  
  2.     struct statfs buf;  
  3.     long long freespace = -1;  
  4.     if(statfs("/var", &buf) >= 0){  
  5.         freespace = (long long)(buf.f_bsize * buf.f_bfree);  
  6.     }  
  7.     return [NSString stringWithFormat:@"手机剩余存储空间为：%qi MB" ,freespace/1024/1024];  
  8. }  

iOS获取当前设备具体类型代码片段：

[cpp]  view plain copy
  1. - (NSString *) platformString{  
  2.     // Gets a string with the device model  
  3.     size_t size;  
  4.     sysctlbyname("hw.machine", NULL, &size, NULL, 0);  
  5.     char *machine = malloc(size);  
  6.     sysctlbyname("hw.machine", machine, &size, NULL, 0);  
  7.     NSString *platform = [NSString stringWithCString:machine encoding:NSUTF8StringEncoding];  
  8.     free(machine);  
  9.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone1,1"])    return @"iPhone 2G";  
  10.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone1,2"])    return @"iPhone 3G";  
  11.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone2,1"])    return @"iPhone 3GS";  
  12.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone3,1"])    return @"iPhone 4";  
  13.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone3,2"])    return @"iPhone 4";  
  14.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone3,3"])    return @"iPhone 4 (CDMA)";  
  15.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone4,1"])    return @"iPhone 4S";  
  16.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone5,1"])    return @"iPhone 5";  
  17.     if ([platform isEqualToString:@"iPhone5,2"])    return @"iPhone 5 (GSM+CDMA)";  
  18.       
  19.     if ([platform isEqualToString:@"iPod1,1"])      return @"iPod Touch (1 Gen)";  
  20.     if ([platform isEqualToString:@"iPod2,1"])      return @"iPod Touch (2 Gen)";  
  21.     if ([platform isEqualToString:@"iPod3,1"])      return @"iPod Touch (3 Gen)";  
  22.     if ([platform isEqualToString:@"iPod4,1"])      return @"iPod Touch (4 Gen)";  
  23.     if ([platform isEqualToString:@"iPod5,1"])      return @"iPod Touch (5 Gen)";  
  24.       
  25.     if ([platform isEqualToString:@"iPad1,1"])      return @"iPad";  
  26.     if ([platform isEqualToString:@"iPad1,2"])      return @"iPad 3G";  
  27.     if ([platform isEqualToString:@"iPad2,1"])      return @"iPad 2 (WiFi)";  
  28.     if ([platform isEqualToString:@"iPad2,2"])      return @"iPad 2";  
  29.     if ([platform isEqualToString:@"iPad2,3"])      return @"iPad 2 (CDMA)";  
  30.     if ([platform isEqualToString:@"iPad2,4"])      return @"iPad 2";  
  31.     if ([platform isEqualToString:@"iPad2,5"])      return @"iPad Mini (WiFi)";  
  32.     if ([platform isEqualToString:@"iPad2,6"])      return @"iPad Mini";  
  33.     if ([platform isEqualToString:@"iPad2,7"])      return @"iPad Mini (GSM+CDMA)";  
  34.     if ([platform isEqualToString:@"iPad3,1"])      return @"iPad 3 (WiFi)";  
  35.     if ([platform isEqualToString:@"iPad3,2"])      return @"iPad 3 (GSM+CDMA)";  
  36.     if ([platform isEqualToString:@"iPad3,3"])      return @"iPad 3";  
  37.     if ([platform isEqualToString:@"iPad3,4"])      return @"iPad 4 (WiFi)";  
  38.     if ([platform isEqualToString:@"iPad3,5"])      return @"iPad 4";  
  39.     if ([platform isEqualToString:@"iPad3,6"])      return @"iPad 4 (GSM+CDMA)";  
  40.       
  41.     if ([platform isEqualToString:@"i386"])         return @"Simulator";  
  42.     if ([platform isEqualToString:@"x86_64"])       return @"Simulator";  
  43.     return platform;  
  44. }  

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哈夫曼编码压缩与解压系统c++代码
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11-07
<think>我们参考了用户提供的引用资料，其中引用[1]、[2]介绍了哈夫曼编码的原理和C++实现的关键步骤，引用[3]指出了实现中可能遇到的问题（如压缩后文件反而变大的问题）。 为了帮助用户实现一个C++的哈夫曼编码压缩与解压系统，我们将按照以下步骤进行： 1. 总体思路：利用哈夫曼编码对文件进行压缩和解压，包括构建哈夫曼树、生成编码、压缩文件、解压文件等步骤。 2. 考虑到引用[3]中提到的问题，我们将注意编码的存储方式，避免使用换行符分隔每一个编码（因为这样会引入额外的字节），而是采用按位写入的方式。 我们将采用模块化设计，主要分为以下几个模块： - 统计字符频率 - 构建哈夫曼树 - 生成哈夫曼编码 - 压缩文件（将源文件转换为哈夫曼编码，并按位写入压缩文件，同时保存哈夫曼树信息以便解压） - 解压文件（读取压缩文件中的哈夫曼树信息，重建哈夫曼树，然后根据编码逐位解压） 注意：压缩文件需要存储哈夫曼树的结构或者字符频率信息，以便解压时重建哈夫曼树。 由于代码较长，我们将分步骤给出关键代码片段，并尽量注释解释。 第一步：定义哈夫曼树的节点结构 第二步：统计文件中字符出现的频率 第三步：构建哈夫曼树（使用优先队列） 第四步：生成哈夫曼编码（递归遍历哈夫曼树） 第五步：压缩过程（包括写入哈夫曼树信息和编码后的数据） 第六步：解压过程（读取哈夫曼树信息，重建哈夫曼树，然后读取编码数据并解码） 为了避免引用[3]中提到的压缩后文件变大的问题，我们将： - 在写入压缩文件时，不使用字符换行，而是将编码按位写入，即每8位组合成一个字节写入。 - 注意：最后一个字节可能不满8位，需要记录有效位数。 此外，我们还需要存储字符的频率信息（或哈夫曼树结构）到压缩文件中，以便解压。 下面给出关键部分的代码实现： </think>以下是一个基于引用资料的C++哈夫曼编码压缩与解压系统的实现代码，包含关键模块和优化建议： ### 核心模块设计 ```cpp #include <iostream> #include <fstream> #include <queue> #include <map> #include <vector> using namespace std; // 哈夫曼树节点 struct HuffNode { char data; int freq; HuffNode *left, *right; HuffNode(char d, int f) : data(d), freq(f), left(nullptr), right(nullptr) {} }; // 比较器（用于优先队列） struct Compare { bool operator()(HuffNode* a, HuffNode* b) { return a->freq > b->freq; } }; // 压缩模块 class HuffmanCompressor { private: map<char, int> freqMap; map<char, string> huffCodes; // 生成频率表 void buildFreqTable(ifstream& inFile) { char ch; while (inFile.get(ch)) { freqMap[ch]++; } inFile.clear(); inFile.seekg(0); } // 构建哈夫曼树 HuffNode* buildHuffmanTree() { priority_queue<HuffNode*, vector<HuffNode*>, Compare> pq; for (auto& pair : freqMap) { pq.push(new HuffNode(pair.first, pair.second)); } while (pq.size() > 1) { HuffNode* left = pq.top(); pq.pop(); HuffNode* right = pq.top(); pq.pop(); HuffNode* newNode = new HuffNode('\0', left->freq + right->freq); newNode->left = left; newNode->right = right; pq.push(newNode); } return pq.top(); } // 生成编码表 void generateCodes(HuffNode* root, string code) { if (!root) return; if (!root->left && !root->right) { huffCodes[root->data] = code; } generateCodes(root->left, code + "0"); generateCodes(root->right, code + "1"); } // 写入压缩数据（按位写入优化） void writeCompressed(ifstream& inFile, ofstream& outFile) { string encodedStr; char ch; while (inFile.get(ch)) { encodedStr += huffCodes[ch]; } // 写入有效编码长度 int bitLength = encodedStr.size(); outFile.write(reinterpret_cast<char*>(&bitLength), sizeof(bitLength)); // 按位写入（避免换行符问题） char buffer = 0; int count = 0; for (char bit : encodedStr) { buffer = (buffer << 1) | (bit - '0'); if (++count == 8) { outFile.put(buffer); buffer = 0; count = 0; } } if (count > 0) { // 处理剩余位 buffer <<= (8 - count); outFile.put(buffer); } } public: void compress(string inPath, string outPath) { ifstream inFile(inPath, ios::binary); ofstream outFile(outPath, ios::binary); buildFreqTable(inFile); HuffNode* root = buildHuffmanTree(); generateCodes(root, ""); // 存储频率表（用于解压重建树） int charCount = freqMap.size(); outFile.write(reinterpret_cast<char*>(&charCount), sizeof(charCount)); for (auto& pair : freqMap) { outFile.put(pair.first); outFile.write(reinterpret_cast<char*>(&pair.second), sizeof(pair.second)); } writeCompressed(inFile, outFile); inFile.close(); outFile.close(); } }; // 解压模块 class HuffmanDecompressor { public: void decompress(string inPath, string outPath) { ifstream inFile(inPath, ios::binary); ofstream outFile(outPath, ios::binary); // 读取频率表 int charCount; inFile.read(reinterpret_cast<char*>(&charCount), sizeof(charCount)); map<char, int> freqMap; for (int i = 0; i < charCount; ++i) { char ch; int freq; inFile.get(ch); inFile.read(reinterpret_cast<char*>(&freq), sizeof(freq)); freqMap[ch] = freq; } // 重建哈夫曼树 HuffmanCompressor comp; HuffNode* root = comp.buildHuffmanTree(); // 复用构建函数 // 读取位流 int bitLength; inFile.read(reinterpret_cast<char*>(&bitLength), sizeof(bitLength)); string bitStream; char byte; while (inFile.get(byte)) { for (int i = 7; i >= 0; --i) { bitStream += (byte & (1 << i)) ? '1' : '0'; } } bitStream.resize(bitLength); // 截取有效位 // 解码 HuffNode* curr = root; for (char bit : bitStream) { curr = (bit == '0') ? curr->left : curr->right; if (!curr->left && !curr->right) { outFile.put(curr->data); curr = root; } } inFile.close(); outFile.close(); } }; ``` ### 优化建议（解决引用[3]中的问题） 1. **位级写入优化** 使用位缓冲技术（非字节写入），避免换行符占用空间： ```cpp char buffer = 0; int count = 0; for (char bit : encodedStr) { buffer = (buffer << 1) | (bit - '0'); if (++count == 8) { outFile.put(buffer); buffer = count = 0; } } ``` 2. **压缩头信息优化** 存储最小必要信息（字符频率表+编码长度），而非整个哈夫曼树。 3. **大文件处理** 添加分块压缩逻辑（处理大于内存的文件）： ```cpp const size_t BLOCK_SIZE = 1024 * 1024; // 1MB块 vector<char> buffer(BLOCK_SIZE); while (inFile.read(buffer.data(), BLOCK_SIZE)) { // 分块处理频率和编码 } ``` ### 主程序示例 ```cpp int main() { string mode, inPath, outPath; cout << "Enter mode (compress/decompress): "; cin >> mode; cout << "Input path: "; cin >> inPath; cout << "Output path: "; cin >> outPath; if (mode == "compress") { HuffmanCompressor().compress(inPath, outPath); cout << "Compression completed" << endl; } else if (mode == "decompress") { HuffmanDecompressor().decompress(inPath, outPath); cout << "Decompression completed" << endl; } return 0; } ``` ### 压缩效果改进策略 1. **二进制模式读写**：使用`ios::binary`防止字符转换 2. **高频字符优化**：对高频字符使用短编码（哈夫曼核心特性） 3. **头信息压缩**：使用差值编码存储频率表 4. **尾比特处理**：记录有效位长度防止数据膨胀 > 注：本实现解决了引用[3]中提到的"压缩后文件变大"问题，通过二进制按位写入避免换行符开销，同时优化了头信息存储结构[^1][^2]。
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