第十一周实践项目1—验证算法(4)哈夫曼编码的算法验证

本文详细介绍了哈夫曼编码算法的实现过程,并通过具体数据进行了验证。包括算法构造、编码生成以及输出结果分析。
<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"></span><pre name="code" class="cpp">/*Copyright (c)2015,烟台大学计算机与控制工程学院
All rights reserved.
文件名称:项目1-3.cbp
作    者:刘晨筱
完成日期:2015年11月15日
版 本 号:v1.0


问题描述:实现哈夫曼编码的算法验证,并测试数据。


输入描述:无
程序输出:测试数据
*/

<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">文件代码:</span>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define N 50        //叶子结点数
#define M 2*N-1     //树中结点总数

//哈夫曼树的节点结构类型
typedef struct
{
    char data;  //结点值
    double weight;  //权重
    int parent;     //双亲结点
    int lchild;     //左孩子结点
    int rchild;     //右孩子结点
} HTNode;

//每个节点哈夫曼编码的结构类型
typedef struct
{
    char cd[N]; //存放哈夫曼码
    int start;
} HCode;

//构造哈夫曼树
void CreateHT(HTNode ht[],int n)
{
    int i,k,lnode,rnode;
    double min1,min2;
    for (i=0; i<2*n-1; i++)         //所有结点的相关域置初值-1
        ht[i].parent=ht[i].lchild=ht[i].rchild=-1;
    for (i=n; i<2*n-1; i++)         //构造哈夫曼树
    {
        min1=min2=32767;            //lnode和rnode为最小权重的两个结点位置
        lnode=rnode=-1;
        for (k=0; k<=i-1; k++)
            if (ht[k].parent==-1)   //只在尚未构造二叉树的结点中查找
            {
                if (ht[k].weight<min1)
                {
                    min2=min1;
                    rnode=lnode;
                    min1=ht[k].weight;
                    lnode=k;
                }
                else if (ht[k].weight<min2)
                {
                    min2=ht[k].weight;
                    rnode=k;
                }
            }
        ht[i].weight=ht[lnode].weight+ht[rnode].weight;
        ht[i].lchild=lnode;
        ht[i].rchild=rnode;
        ht[lnode].parent=i;
        ht[rnode].parent=i;
    }
}

//实现哈夫曼编码
void CreateHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n)
{
    int i,f,c;
    HCode hc;
    for (i=0; i<n; i++) //根据哈夫曼树求哈夫曼编码
    {
        hc.start=n;
        c=i;
        f=ht[i].parent;
        while (f!=-1)   //循序直到树根结点
        {
            if (ht[f].lchild==c)    //处理左孩子结点
                hc.cd[hc.start--]='0';
            else                    //处理右孩子结点
                hc.cd[hc.start--]='1';
            c=f;
            f=ht[f].parent;
        }
        hc.start++;     //start指向哈夫曼编码最开始字符
        hcd[i]=hc;
    }
}

//输出哈夫曼编码
void DispHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n)
{
    int i,k;
    double sum=0,m=0;
    int j;
    printf("  输出哈夫曼编码:\n"); //输出哈夫曼编码
    for (i=0; i<n; i++)
    {
        j=0;
        printf("      %c:\t",ht[i].data);
        for (k=hcd[i].start; k<=n; k++)
        {
            printf("%c",hcd[i].cd[k]);
            j++;
        }
        m+=ht[i].weight;
        sum+=ht[i].weight*j;
        printf("\n");
    }
    printf("\n  平均长度=%g\n",1.0*sum/m);
}

int main()
{
    int n=8,i;      //n表示初始字符串的个数
    char str[]= {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'};
    double fnum[]= {0.07,0.19,0.02,0.06,0.32,0.03,0.21,0.1};
    HTNode ht[M];
    HCode hcd[N];
    for (i=0; i<n; i++)
    {
        ht[i].data=str[i];
        ht[i].weight=fnum[i];
    }
    printf("\n");
    CreateHT(ht,n);
    CreateHCode(ht,hcd,n);
    DispHCode(ht,hcd,n);
    printf("\n");
    return 0;
}
运行结果:
<img src="https://img-blog.youkuaiyun.com/20151115201259780" alt="" />

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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