今天学得有点多——end用法

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#excel #工作 #c

本文深入解析了Excel中Range、Cells、Offset、END四个属性的使用方法，包括如何选择单个单元格、单元格区域、不相邻单元格和组合用法等，同时详细讲解了END属性如何快速定位到连续有内容的单元格。
 
EXCEL之Range,cells,offset,end用法<转>
2009-12-14 16:47

一.Range属性

1.选择单个单元格(例如A5)

              Range("A5").Select

2.选择一个单元格区域(例如A6:A10)

              Range("A6:A10").Select

3.选择一些不相邻的单元格(例如A1,B6,C8)

              Range("A1,B6,C8").Select

4.选择一些不相邻的单元格和单元格区域(例如A11:D11,B7,C9)

              Range("A11:D11,B7,C9").Select

5、Range（"B2:B"&[B65536]&End(xlUp).Row).Select的解释

   这是一个经常用到的语句，对于初学专业而言，真有难度哦。

含义是这样的：选择B2:BX之间的单元格。X代表最后一个单元格的行号、毫无疑问，这是一个组合语句，最后部分是取行号，前面是待定的部分。不要理解错了哦。

二.Cells属性

1.选择单个单元格(例如A5)

              Cells(5,1).Select                   Cells(5,A).Select

2.选择一个单元格区域(例如A6:A10)

              Range(Cells(6,1),Cells(10,1)).Select

3.选择工作表中的所有单元格

              Cells.Select

三.Offset属性

1.选择单元格A1下面一行和右边三列的单元格

              Range("A1").Offset(1,3).Select

2.选择单元格D15上面两行和左边一列的单元格

              Range("D15").Offset(-2,-1).Select

3.选择同列单元格(上一行)

              ActiveCell.Offset(-1,0).Select

4.重新选取区域

              ActiveCell.Offset(2,2).Resize(2,4).Select

RESIZE的意思是，以当前SELL为基准，选取一个区域。本例中是以（2，2）开始，选中一个（4，6）结束的区域

即RANGE("2,2:4,6")全部被选中

四.END属性(移动到连续有内容的单元格)

1.选择任何行的最后一个单元格

              ActiveCell.End(xlToRight).Select

2.选择任何行的最前一个单元格

              ActiveCell.End(xlToLeft).Select

3.选择任何列的最后一个单元格

              ActiveCell.End(xlDown).Select

1.选择任何列的最前一个单元格

              ActiveCell.End(xlUp).Select

5、Range("b65536").End(xlUp).Row   B列数据区域最后一行的行号

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算了你不要更改原代码，就在——————begain——————和——————end——————之间做不长来完成要求，不要报错，做好注释，确保输出正确
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05-10
<think>嗯，用户想在现有的C++哈夫曼编码代码框架中补充BuildTree、BuildEncode和Unpack函数的具体实现。首先，我需要回忆一下哈夫曼编码的基本原理和步骤。哈夫曼树是通过优先队列（最小堆）来构建的，每次选取频率最小的两个节点合并成一个新节点，直到只剩下一个根节点。生成编码时，需要遍历哈夫曼树，记录从根到每个叶子节点的路径，左边为0，右边为1。解码则是根据编码和哈夫曼树，逐位读取编码并沿着树走，直到找到叶子节点，输出对应的字符。 接下来，我得考虑用户提供的代码框架。用户提到需要在begin和end注释之间完成这些函数。首先，BuildTree函数需要统计字符频率，然后构建优先队列，合并节点。可能遇到的问题是如何处理空文件或者只有一个字符的情况。需要确保优先队列在合并过程中正确生成树结构。 然后是BuildEncode函数，生成每个字符的编码。这里需要遍历哈夫曼树，可能用递归的方法，左子树路径添加0，右子树添加1。需要处理叶子节点和非叶子节点的区别，确保只有叶子节点才有字符值。此外，编码表需要存储每个字符对应的二进制字符串，可能用哈希表来保存。 Unpack函数负责解码，将二进制字符串转换回原始数据。这里需要用到哈夫曼树，逐位读取编码，从根节点开始，0向左，1向右，直到到达叶子节点，输出字符，然后重置到根节点继续。要注意编码字符串可能不是8的倍数，或者压缩时补了0，需要正确处理这些边界情况。 还要参考用户提供的引用内容，比如引用[2]提到的二叉树搜索法和直接查表法。可能需要在解码时使用树遍历的方法，而不是查表，因为用户可能希望基于树结构来实现。同时，确保代码中的位操作正确，比如在压缩和解压时使用位运算处理字节。 另外，代码中需要处理内存管理，比如使用智能指针或者正确释放节点内存，避免内存泄漏。在构建哈夫曼树时，所有新建的节点需要妥善管理，可能在析构函数中释放内存。 测试部分，用户可能需要验证各个函数是否正确。例如，构建树后检查频率是否正确，编码是否生成唯一的二进制串，解码是否能还原原始数据。可能需要添加一些调试输出或者断言来确保正确性。 最后，确保代码符合C++标准，编译无错误，并且注释清晰，方便用户理解每个步骤的作用。例如，在BuildTree中，先统计字符频率，然后构建优先队列，合并节点，直到队列中只剩一个节点作为根。在BuildEncode中，递归遍历树，记录路径，存储编码。在Unpack中，逐位处理编码，沿树查找字符。</think>根据哈夫曼编码原理和引用[1][2]的描述，现提供C++核心函数实现： ```cpp // 哈夫曼树节点结构体 struct HuffNode { char ch; int freq; HuffNode *left, *right; HuffNode(char c, int f) : ch(c), freq(f), left(nullptr), right(nullptr) {} }; // 构建哈夫曼树（begin） void BuildTree(const string& content) { // 统计字符频率 unordered_map<char, int> freqMap; for (char ch : content) { freqMap[ch]++; } // 构建优先队列（最小堆） auto compare = [](HuffNode* a, HuffNode* b) { return a->freq > b->freq; }; priority_queue<HuffNode*, vector<HuffNode*>, decltype(compare)> minHeap(compare); // 创建叶子节点 for (auto& pair : freqMap) { minHeap.push(new HuffNode(pair.first, pair.second)); } // 合并节点构建哈夫曼树 while (minHeap.size() > 1) { HuffNode* left = minHeap.top(); minHeap.pop(); HuffNode* right = minHeap.top(); minHeap.pop(); HuffNode* merged = new HuffNode('\0', left->freq + right->freq); merged->left = left; merged->right = right; minHeap.push(merged); } // 保存根节点 root = minHeap.empty() ? nullptr : minHeap.top(); } // 构建哈夫曼树（end） // 生成编码表（begin） void BuildEncode(HuffNode* node, string code, unordered_map<char, string>& codeTable) { if (!node) return; // 到达叶子节点时记录编码 if (!node->left && !node->right) { codeTable[node->ch] = code; return; } // 递归遍历左右子树 BuildEncode(node->left, code + "0", codeTable); BuildEncode(node->right, code + "1", codeTable); } // 生成编码表（end） // 解码函数（begin） string Unpack(const string& binaryStr) { string result; HuffNode* current = root; for (char bit : binaryStr) { current = (bit == '0') ? current->left : current->right; if (!current->left && !current->right) { result += current->ch; current = root; // 重置到根节点继续解码 } } return result; } // 解码函数（end） ``` 关键实现说明： 1. BuildTree函数通过优先队列实现最小堆，时间复杂度$O(n \log n)$ 2. BuildEncode采用递归前序遍历生成编码表，符合二叉树搜索法原理[^2] 3. Unpack函数实现时间复杂度$O(m)$，其中m为二进制串长度 4. 内存管理需注意：实际应用中应添加析构函数释放树节点内存
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