基于HuffmanTree的文件压缩及解压缩

本文详细介绍了哈弗曼树的概念、性质和构建过程,并探讨了如何利用哈弗曼树进行文件的压缩与解压缩。在文件压缩中,通过哈弗曼编码对字符进行编码,然后改写源文件内容。解压缩时,重建哈弗曼树,按照编码规则解码,恢复原始文件。

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目录

 

HuffmanTree

定义

名词解释

性质

创建HuffmanTree

定义HuffmanTree节点

构造函数

参数解释

构建思想

析构函数

获取根节点

文件压缩及解压缩

哈夫曼编码

压缩思路

压缩文件格式

解压缩

完整的项目


HuffmanTree

定义

哈弗曼树是一种优化的二叉树,称为最优二叉树,是加权路径长度最小的二叉树。所谓权值在这里指的是节点中的数据。

名词解释

节点的权值:权就相当于重要程度,通过一个具体的数字来表示 
路径:在树中从一个节点到另一个节点的分支。 
路径长度:一条路径上的分支数量。 
树的路径长度:从树的根节点到每个节点的路径长度之和。 
树的带权路径长度:树中各个叶子节点的路径长度*该叶子节点的权的和。

性质

1、根节点值是所有的叶子节点值相加得到 
2、创建哈弗曼树的节点值全部在叶子节点上,而且只在叶子节点出现 
3、哈夫曼树的加权路径长度是最小的,这个是因为权值大的节点离根节点近,权值小的节点离根节点远。

创建HuffmanTree

1. 由给定的n个权值{ w1, w2, w3, … , wn}构造n棵只有根节点的二叉树森林F={T1, T2 , T3, … ,Tn},每棵二叉树Ti只有一个带权值wi的根节点,左右孩子均为空。

2. 重复以下步骤,直到F中只剩下一棵树为止

  • 在F中选取两棵根节点权值最小的二叉树,作为左右子树构造一棵新的二叉树,新二叉树根节点的权值为其左右子树根节点的权值之和
  • 在F中删除这两棵二叉树
  • 把新的二叉树加入到F中

定义HuffmanTree节点

二叉树的节点采用类模板的结构,而且用双亲孩子表示法构建链表。包括键值_val;父亲节点指针pParent,和左右孩子指针pLeft以及pRight。

template<class T>
struct HaffmanTreeNode
{
	HaffmanTreeNode(const T& val)
	:_val(val)
	, pLeft(nullptr)
	, pRight(nullptr)
	, pParent(nullptr)
	{}
	T _val;
	HaffmanTreeNode<T>* pLeft;
	HaffmanTreeNode<T>* pRight;
	HaffmanTreeNode<T>* pParent;
};

构造函数

构造函数提供了以个,是空的构造函数,防止因为没有默认构造函数产生错误。另外又写了一个构造数的方法。

CreateHaffmanTree()
		:pRoot(nullptr)
	{}

	
综合实验: 1. 问题描述 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码,在接收端将传来的数据进行译码(复原)。对于双工信道(即可以双向传输信息的信道),每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。 2. 基本要求 一个完整的系统应具有以下功能: (1) I:初始化(Initialization)。从终端读入字符集大小n,以及n个字符n个权值,建立哈夫曼,并将它存于文件hfmTree中。 (2) E:编码(Encoding)。利用已建好的哈夫曼(如不在内存,则从文件hfmTree中读入),对文件ToBeTran中的正文进行编码,然后将结果存入文件CodeFile中。 (3) D:译码(Decoding)。利用已建好的哈夫曼文件CodeFile中的代码进行译码,结果存入文件Textfile中。 (4) P:印代码文件(Print)。将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上,每行50个代码。同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrin中。 (5) T:印哈夫曼(Tree printing)。将已在内存中的哈夫曼以直观的方式(比如)显示在终端上,同时将此字符形式的哈夫曼写入文件TreePrint 中。 3. 测试数据 用下表给出的字符集频度的实际统计数据建立哈夫曼,并实现以下报文的编码译码:“THIS PROGRAME IS MY FAVORITE”。 字符 A B C D E F G H I J K L M 频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 频度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1
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