基于C++实现的哈夫曼编码解码操作示例

本文实例讲述了基于C++实现的哈夫曼编码解码操作。分享给大家供大家参考,具体如下:

哈夫曼编码是一个通过哈夫曼树进行的一种编码,一般情况下,以字符:‘0'与‘1'表示。编码的实现过程很简单,只要实现哈夫曼树,通过遍历哈夫曼树,这里我们从每一个叶子结点开始向上遍历,如果该结点为父节点的左孩子,则在字符串后面追加“0”,如果为其右孩子,则在字符串后追加“1”。结束条件为没有父节点。然后将字符串倒过来存入结点中。

C++实现代码如下:

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
struct Node
{
  double weight;
  string ch;
  string code;
  int lchild, rchild, parent;
};
void Select(Node huffTree[], int *a, int *b, int n)//找权值最小的两个a和b
{
  int i;
  double weight = 0; //找最小的数
  for (i = 0; i <n; i++)
  {
    if (huffTree[i].parent != -1)   //判断节点是否已经选过
      continue;
    else
    {
      if (weight == 0)
      {
        weight = huffTree[i].weight;
        *a = i;
      }
      else
      {
        if (huffTree[i].weight < weight)
        {
          weight = huffTree[i].weight;
          *a = i;
        }
      }
    }
  }
  weight = 0; //找第二小的数
  for (i = 0; i < n; i++)
  {
    if (huffTree[i].parent != -1 || (i == *a))//排除已选过的数
      continue;
    else
    {
      if (weight == 0)
      {
        weight = huffTree[i].weight;
        *b = i;
      }
      else
      {
        if (huffTree[i].weight < weight)
        {
          weight = huffTree[i].weight;
          *b = i;
        }
      }
    }
  }
  int temp;
  if (huffTree[*a].lchild < huffTree[*b].lchild) //小的数放左边
  {
    temp = *a;
    *a = *b;
    *b = temp;
  }
}
void Huff_Tree(Node huffTree[], int w[], string ch[], int n)
{
  for (int i = 0; i < 2 * n - 1; i++) //初始过程
  {
    huffTree[i].parent = -1;
    huffTree[i].lchild = -1;
    huffTree[i].rchild = -1;
    huffTree[i].code = "";
  }
  for (int i = 0; i < n; i++)
  {
    huffTree[i].weight = w[i];
    huffTree[i].ch = ch[i];
  }
  for (int k = n; k < 2 * n - 1; k++)
  {
    int i1 = 0;
    int i2 = 0;
    Select(huffTree, &i1, &i2, k); //将i1,i2节点合成节点k
    huffTree[i1].parent = k;
    huffTree[i2].parent = k;
    huffTree[k].weight = huffTree[i1].weight + huffTree[i2].weight;
    huffTree[k].lchild = i1;
    huffTree[k].rchild = i2;
  }
}
void Huff_Code(Node huffTree[], int n)
{
  int i, j, k;
  string s = "";
  for (i = 0; i < n; i++)
  {
    s = "";
    j = i;
    while (huffTree[j].parent != -1) //从叶子往上找到根节点
    {
      k = huffTree[j].parent;
      if (j == huffTree[k].lchild) //如果是根的左孩子,则记为0
      {
        s = s + "0";
      }
      else
      {
        s = s + "1";
      }
      j = huffTree[j].parent;
    }
    cout << "字符 " << huffTree[i].ch << " 的编码:";
    for (int l = s.size() - 1; l >= 0; l--)
    {
      cout << s[l];
      huffTree[i].code += s[l]; //保存编码
    }
    cout << endl;
  }
}
string Huff_Decode(Node huffTree[], int n,string s)
{
  cout << "解码后为:";
  string temp = "",str="";//保存解码后的字符串
  for (int i = 0; i < s.size(); i++)
  {
    temp = temp + s[i];
    for (int j = 0; j < n; j++)
    {
      if (temp == huffTree[j].code)
      {
        str=str+ huffTree[j].ch;
        temp = "";
        break;
      }
      else if (i == s.size()-1&&j==n-1&&temp!="")//全部遍历后没有
      {
        str= "解码错误!";
      }
    }
  }
  return str;
}
int main()
{
  //编码过程
  const int n=5;
  Node huffTree[2 * n];
  string str[] = { "A", "B", "C", "D", "E"};
  int w[] = { 30, 30, 5, 20, 15 };
  Huff_Tree(huffTree, w, str, n);
  Huff_Code(huffTree, n);
  //解码过程
  string s;
  cout << "输入编码:";
  cin >> s;
  cout << Huff_Decode(huffTree, n, s)<< endl;;
  system("pause");
  return 0;
}

运行结果如下:

希望本文所述对大家C++程序设计有所帮助。

您可能感兴趣的文章:

  • C++实现哈夫曼树简单创建与遍历的方法
  • 解析C++哈夫曼树编码和译码的实现
  • C++数据结构之文件压缩(哈夫曼树)实例详解
  • C++ 哈夫曼树对文件压缩、加密实现代码
  • C++数据结构与算法之哈夫曼树的实现方法
  • 哈夫曼的c语言实现代码
(0)

相关推荐

  • 哈夫曼的c语言实现代码

    我们设置一个结构数组 HuffNode 保存哈夫曼树中各结点的信息.根据二叉树的性质可知,具有n个叶子结点的哈夫曼树共有 2n-1 个结点,所以数组 HuffNode 的大小设置为 2n-1 .HuffNode 结构中有 weight, lchild, rchild 和 parent 域.其中,weight 域保存结点的权值, lchild 和 rchild 分别保存该结点的左.右孩子的结点在数组 HuffNode 中的序号,从而建立起结点之间的关系.为了判定一个结点是否已加入到要建立的哈夫曼树

  • C++ 哈夫曼树对文件压缩、加密实现代码

    在以前写LZW压缩算法的时候,遇到很多难受的问题,基本上都在哈夫曼编码中解决了,虽然写这代码很费神,但还是把代码完整的码出来了,毕竟哈夫曼这个思想确实很牛逼.哈夫曼树很巧妙的解决了当时我在LZW序列化的时候想解决的问题,就是压缩后文本的分割.比如用lzw编码abc,就是1,2,3.但这个在存为文件的时候必须用分割符把1,2,3分割开,非常浪费空间,否则会和12 23 123 产生二义性.而哈夫曼树,将所有char分布在叶节点上,在还原的时候,比如1101110,假设110是叶节点,那么走到110

  • 解析C++哈夫曼树编码和译码的实现

    一.背景介绍: 给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近. 二.实现步骤: 1.构造一棵哈夫曼树 2.根据创建好的哈夫曼树创建一张哈夫曼编码表 3.输入一串哈夫曼序列,输出原始字符 三.设计思想: 1.首先要构造一棵哈夫曼树,哈夫曼树的结点结构包括权值,双亲,左右孩子:假如由n个字符来构造一棵哈夫曼树,则共有结点2n-1个:在构造前,先初始化

  • C++数据结构与算法之哈夫曼树的实现方法

    本文实例讲述了C++数据结构与算法之哈夫曼树的实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 哈夫曼树又称最优二叉树,是一类带权路径长度最短的树. 对于最优二叉树,权值越大的结点越接近树的根结点,权值越小的结点越远离树的根结点. 前面一篇图文详解JAVA实现哈夫曼树对哈夫曼树的原理与java实现方法做了较为详尽的描述,这里再来看看C++实现方法. 具体代码如下: #include <iostream> using namespace std; #if !defined(_HUFFMANTREE_H

  • C++实现哈夫曼树简单创建与遍历的方法

    本文以实例形式讲述了C++实现哈夫曼树简单创建与遍历的方法,比较经典的C++算法. 本例实现的功能为:给定n个带权的节点,如何构造一棵n个带有给定权值的叶节点的二叉树,使其带全路径长度WPL最小. 据此构造出最优树算法如下: 哈夫曼算法: 1. 将n个权值分别为w1,w2,w3,....wn-1,wn的节点按权值递增排序,将每个权值作为一棵二叉树.构成n棵二叉树森林F={T1,T2,T3,T4,...Tn},其中每个二叉树都只有一个权值,其左右字数为空 2. 在森林F中选取根节点权值最小二叉树,

  • C++数据结构之文件压缩(哈夫曼树)实例详解

    C++数据结构之文件压缩(哈夫曼树)实例详解 概要: 项目简介:利用哈夫曼编码的方式对文件进行压缩,并且对压缩文件可以解压 开发环境:windows vs2013 项目概述:         1.压缩 a.读取文件,将每个字符,该字符出现的次数和权值构成哈夫曼树 b.哈夫曼树是利用小堆构成,字符出现次数少的节点指针存在堆顶,出现次数多的在堆底 c.每次取堆顶的两个数,再将两个数相加进堆,直到堆被取完,这时哈夫曼树也建成 d.从哈夫曼树中获取哈夫曼编码,然后再根据整个字符数组来获取出现了得字符的编

  • 基于C++实现的哈夫曼编码解码操作示例

    本文实例讲述了基于C++实现的哈夫曼编码解码操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 哈夫曼编码是一个通过哈夫曼树进行的一种编码,一般情况下,以字符:'0'与'1'表示.编码的实现过程很简单,只要实现哈夫曼树,通过遍历哈夫曼树,这里我们从每一个叶子结点开始向上遍历,如果该结点为父节点的左孩子,则在字符串后面追加"0",如果为其右孩子,则在字符串后追加"1".结束条件为没有父节点.然后将字符串倒过来存入结点中. C++实现代码如下: #include<iostre

  • 基于C语言利用哈夫曼树实现文件压缩的问题

    一.哈夫曼树 具有n个权值的n个叶子结点,构造出一个二叉树,使得该树的带权路径长度(WPL)最小,则称此二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree). 注意:哈夫曼树是带权路径长度最短的树,且权值越大的叶子结点离根结点越近. 二.哈夫曼编码         哈夫曼编码是一种编码方式,又称"霍夫曼编码",其是可变字长的编码(VCL)的一种,是由霍夫曼于1952年提出的一种编码方式,有时被称为最佳编码,一般称为Huffman编码. 那么我们为什么要使用哈夫曼编码进行压缩?

  • JS实现的哈夫曼编码示例【原始版与修改版】

    本文实例讲述了JS实现的哈夫曼编码.分享给大家供大家参考,具体如下: 原始版 function cal(str) { if (typeof str !== 'string' || str.length < 1) { return; } var map = {}; var i = 0; while(str[i]) { map[str[i]] ? map[str[i]]++ : (map[str[i]] = 1); i++; } return map; } function sort(map) {

  • C语言实现哈夫曼编码

    本文实例为大家分享了C语言实现哈夫曼编码的具体代码,供大家参考,具体内容如下 代码来自于<小甲鱼C++快速入门> 主程序main.cpp #include "stdafx.h" #include <stdlib.h> #include "huffman.h" int main() { htTree *codeTree = buildTree("I love wwwwwwwwwFishC.com!");//建立哈夫曼树 hl

  • C++实现哈夫曼编码

    本文实例为大家分享了C++实现哈夫曼编码的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; int Max = 300; class tree{ public: char s; int num; tree *left; tree *right; tree(){ s= '!'; num =

  • 用R语言实现霍夫曼编码的示例代码

    可读性极低,而且其实也没必要用R语言写,图个乐罢了 p=c(0.4,0.2,0.2,0.1,0.1)###输入形如c(0.4,0.2,0.2,0.1,0.1)的概率向量,即每个待编码消息的发生概率 p1=p###将概率向量另存,最后计算编码效率要用 mazijuzhen=matrix(,nrow=length(p),ncol=length(p)-1)###码字矩阵:第i行对应向量p的第i个分量所对应的那个待编码消息的编码后的码字 group=matrix(c(1:length(p),rep(NA

  • C语言实现BMP图像处理(哈夫曼编码)

    哈夫曼(Huffman)编码是一种常用的压缩编码方法,是 Huffman 于 1952 年为压缩文本文件建立的.它的基本原理是频繁使用的数据用较短的代码代替,较少使用的数据用较长的代码代替,每个数据的代码各不相同.这些代码都是二进制码,且码的长度是可变的. 下面给出具体的 Huffman 编码算法: (1) 首先统计出每个符号出现的频率,上例 S0 到 S7 的出现频率分别为 4/14,3/14,2/14,1/14,1/14,1/14,1/14,1/14. (2) 从左到右把上述频率按从小到大的

  • 利用Python和C语言分别实现哈夫曼编码

    目录 1.C语言实现 1.1代码说明 1.2运行结果 2.Python实现 2.1代码说明 2.2运行结果 1.C语言实现 1.1代码说明 a  创建双向链表: 在创建哈夫曼树的过程中,需要不断对结点进行更改和删除,所以选用双向链表的结构更容易 '''C #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <windows.h> //哈夫曼树结构体,数据域存储字符及其权重 typedef struct node { char

  • Java利用哈夫曼编码实现字符串压缩

    赫夫曼编码基本介绍 1) 赫夫曼编码也翻译为 哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式, 属于一种程序算法 2) 赫夫曼编码是赫哈夫曼树在电讯通信中的经典的应用之一. 3) 赫夫曼编码广泛地用于数据文件压缩.其压缩率通常在 20%-90%之间 4) 赫夫曼码是可变字长编码(VLC)的一种.Huffman 于 1952 年提出一种编码方法,称之为最佳编码 在通信领域中几种信息处理方式的区别(以字符串" i like like like java do you li

  • 如何用Java实现啥夫曼编码

    大家可能会想,程序和第三方提供了很多压缩方式,何必自己写压缩代码呢?不错,如GZIP这样的压缩工具很多,可是在某些情况下(如文本内容小且字符不重复),GZIP压缩后会比原始文本还要大.所以在某些特殊情况下用自己的压缩方式可以更优. 大家可能早已忘记了在学校学习的哈夫曼知识,可以先在百度百科了解一下哈夫曼知识:http://baike.baidu.com/view/127820.htm 哈夫曼思想:统计文本字符重复率,求出各字符权值,再构造出一颗最优二叉树(又称哈夫曼树),然后给每个叶子结点生成一

随机推荐