再来一个end——好像很有用

深入解析Excel中end属性的使用与局限
本文详细解析了Excel中end属性的使用方法及其局限性,包括end(xldown)、end(xlup)、end(xltoleft)、end(xltoright)等属性的具体应用与注意事项,特别强调了end属性与行列隐藏状态的关系,以及如何避免程序中断的方法。
 end 属性辨析:

 

end属性是我们在使用excel编程时经常用到的,如求A列最末有数的一行,我们往往会采用irow=range("A65536").end(xlup).row 这样的语句。但这样做实际上是有问题的,只是这些问题我们不常遇到罢了。

end(xldown)等指的是什么呢?就以[a10].end(xldown)为例,有人可能会说,这不就是从[a10]出发往下找到的第一个有数的单元格吗?这样的理解是不完整的,有时恰恰相反。

比如[a8]-[a50]为连续有数的单元格,那么,[a10].end(xldown)所指的恰恰是[a50],而不是[a11]。所以要论[a10].end(xldown)具体指那一个,实际要看[a10]是不是处于连续区域,如在连续区域,则指的是向下的属于该区域的最后一个单元格,如[a10]是个孤立的单元格,则[a10].end(xldown)指的才是从[a10]出发往下找到的第一个有数的单元格。如[a10]往下一直没有有数单元格呢?那么[a10].end(xldown)指的就是[a65536]这个单元格。

上面的辨析似乎是清楚了,但是否真的很完整了呢?其实还是不是的。End属性还跟行列的hidden隐藏属性有关。还是[a10].end(xldown)为例。比如,[a10]是个孤立的单元格,从[a10]往下至[a100]才有数,那么[a10].end(xldown)通常指的是[a100],这是没问题的。但是,如当[a100]所在行处于隐藏状态时,[a10].end(xldown)指的就不是[a100],而是继续往下的第一个有数单元格。

再比如从[a10][a100]连续有数,但如从[a51]以下均处于隐藏状态时,那么[a10].end(xldown)指的就是[a50]

再比如[a10]孤立,往下只有[a100]有数,但是[a100]所在行处于隐藏状态时,那么,[a10].end(xldown)返回最后所能显示单元格。如[a50]及以下均处于隐藏状态时,那么[a10].end(xldown)指的就是[a49],不是[a100],也不是[a65536]

所以end属性除了同对象本身所处是否连续块有关外,还跟行列的hidden隐藏属性有关,一般来说,就是遇到隐藏行列,end属性均将将其忽略。所以取隐藏对象的end属性时系统会发生错误,从而导致程序中断。

 
再回到开始的问题,我觉得用range("A65536").end(xlup).row来取连续块的最末行不是好办法,且不说有没有行隐藏问题,就是没有,但如有人在range("A65436")写入值,那么我们可能永远取到的都是65436行,而不是真正的最末行。我觉得可行的办法不如用irow=[a2].end(xldown).row,它始终能取到[a2]连续块的最末行,当然还是要在控制隐藏的情况下。

 
end(xldown)算是说清楚了,其它end(xlup)end(xltoleft)end(xltoright)等都类似。大家可以根据附件测试一下。

<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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