<think>
根据用户提供的代码框架，我们需要补全以下函数：
1. Sort(char a[], int b[], int len) // 按ASCII码冒泡排序，同时排序字符数组a和对应的频率数组b
2. Select_min(HuffmanTree HT, int n, int &s1, int &s2) // 在HT[1..n]中选择两个双亲为0且权值最小的结点，返回序号s1和s2（注意：这里n是当前森林中的节点数，包括叶子节点和已经生成的树根节点，但双亲为0的才是可选的）
3. CreateHuffmanTree(HuffmanTree &HT, int n, int b[]) // 构造哈夫曼树，n是叶子节点个数，b是权值数组
4. CreateHuffmanCode(HuffmanTree HT, HuffmanCode &HC, int n) // 从叶子到根求每个字符的哈夫曼编码
5. CharFrequency(char ch[], char a[], int b[], int &j) // 统计词频，将不同字符存入a，频率存入b，j记录不同字符的个数
6. PrintHT(HuffmanTree HT) // 输出哈夫曼树的存储结构的终态（从下标1开始到2n-1）
7. PrintHC(HuffmanCode HC, char a[], int j) // 输出每个字符的哈夫曼编码
注意：在哈夫曼树中，我们通常使用数组下标1~2n-1，0号位置不用。但题目中给出的存储结构是动态分配的数组，且从1开始使用。
另外，题目要求补全的代码已经给出了函数框架，我们只需要在begin和end之间补全代码。
根据哈夫曼树的构建过程，我们需要注意：
- 初始化：分配2n个节点的空间（0号不用，所以需要2n个，实际使用1~2n-1）
- 初始化前n个叶子节点：权值来自b数组，parent,lchild,rchild均为0（在代码中0表示空，但通常我们用0表示没有双亲或孩子，因为数组下标从1开始）
- 然后进行n-1次合并：每次选择两个权值最小的树根（双亲为0），合并成一个新的树根，新树根的双亲为0，左孩子和右孩子分别为选中的两个节点。
在编码时，我们采用从叶子到根逆向求编码，因此需要知道每个叶子节点的父节点路径。
由于题目要求使用动态分配数组，我们使用HuffmanTree类型（即HTNode*）来指向分配的数组。
具体补全如下：
</think>
我将补全顺序查找相关的C++代码，包括初始化顺序表、插入关键词、顺序查找和统计关键词词频等功能：
```cpp
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
#define MAXSIZE 100
typedef struct {
char key[20]; // 关键词
int count; // 出现次数
} ElemType;
typedef struct {
ElemType *elem; // 数据元素基址
int length; // 当前长度
} SSTable;
// 初始化顺序表
void InitSSTable(SSTable &ST) {
/**************begin************/
ST.elem = new ElemType[MAXSIZE];
ST.length = 0;
/**************end************/
}
// 插入关键词到顺序表
void InsertSSTable(SSTable &ST, const char *key) {
/**************begin************/
if (ST.length >= MAXSIZE) {
cout << "顺序表已满！" << endl;
return;
}
strcpy(ST.elem[ST.length].key, key);
ST.elem[ST.length].count = 1;
ST.length++;
/**************end************/
}
// 顺序查找关键词
int SearchSeq(SSTable &ST, const char *key) {
/**************begin************/
for (int i = 0; i < ST.length; i++) {
if (strcmp(ST.elem[i].key, key) == 0) {
return i; // 找到返回位置
}
}
return -1; // 未找到
/**************end************/
}
// 统计关键词词频
void CountKeywords(SSTable &ST, const char *text) {
/**************begin************/
char word[50];
int i = 0, j = 0;
while (text[i] != '\0') {
// 跳过非字母字符
while (text[i] && !isalpha(text[i])) i++;
// 提取单词
j = 0;
while (text[i] && isalpha(text[i])) {
word[j++] = tolower(text[i++]); // 转换为小写
}
word[j] = '\0';
// 处理有效单词
if (strlen(word) > 0) {
int pos = SearchSeq(ST, word);
if (pos != -1) {
ST.elem[pos].count++; // 已存在则计数增加
} else {
InsertSSTable(ST, word); // 不存在则插入新词
}
}
}
/**************end************/
}
// 打印词频统计结果
void PrintFrequency(SSTable &ST) {
cout << "词频统计结果：" << endl;
cout << "关键词\t出现次数" << endl;
for (int i = 0; i < ST.length; i++) {
cout << ST.elem[i].key << "\t" << ST.elem[i].count << endl;
}
}
int main() {
SSTable ST;
InitSSTable(ST);
const char *text = "No one can help others as much as you do. "
"No one can express himself like you. "
"No one can express what you want to convey.";
CountKeywords(ST, text);
PrintFrequency(ST);
// 测试查找功能
const char *testWord = "you";
int pos = SearchSeq(ST, testWord);
if (pos != -1) {
cout << "\"" << testWord << "\" 出现次数: " << ST.elem[pos].count << endl;
} else {
cout << "\"" << testWord << "\" 未找到!" << endl;
}
delete[] ST.elem;
return 0;
}
```
### 关键函数说明：
1. **`InitSSTable(SSTable &ST)`** - 初始化顺序表
- 动态分配内存空间
- 初始化长度为0
2. **`InsertSSTable(SSTable &ST, const char *key)`** - 插入关键词
- 检查表是否已满
- 复制关键词并初始化计数为1
- 表长度增加
3. **`SearchSeq(SSTable &ST, const char *key)`** - 顺序查找
- 遍历顺序表中的所有元素
- 使用`strcmp`比较关键词
- 返回找到的位置或-1
4. **`CountKeywords(SSTable &ST, const char *text)`** - 统计词频
- 分词处理（按空格和标点分割）
- 统一转换为小写
- 使用查找函数检查是否存在
- 存在则增加计数，不存在则插入新词
### 时间复杂度分析：
- **顺序查找**：平均时间复杂度为$O(n)$
- **词频统计**：对于包含$m$个单词的文本，时间复杂度为$O(m \times n)$
- **插入操作**：时间复杂度为$O(1)$（不考虑内存分配）
### 使用示例：
```cpp
int main() {
SSTable ST;
InitSSTable(ST);
// 统计文本词频
const char *text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog";
CountKeywords(ST, text);
// 打印结果
PrintFrequency(ST);
// 查找特定词
int pos = SearchSeq(ST, "the");
if (pos != -1) {
cout << "找到\"the\"，出现次数: " << ST.elem[pos].count << endl;
}
delete[] ST.elem;
return 0;
}
```
此实现满足顺序表的基本操作要求，特别适合处理小规模文本的词频统计任务。对于大规模数据，可以考虑使用哈希表或平衡二叉树来提高效率[^1]。
《小王子》经典语录与感悟
扫一扫
195
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
