实用文档
数据结构实验报告
实验名称： 实验三 树——哈夫曼编/解码器 学生： 班 级： 班序号： 学 号：
日 期： 2014年12月11日
1．实验要求
利用二叉树结构实现赫夫曼编/解码器。 基本要求：
1、初始化(Init)：能够对输入的任意长度的字符串s进行统计，统计每个字符的频度，并建立赫夫曼树
2、建立编码表(CreateTable)：利用已经建好的赫夫曼树进行编码，并将每个字符的编码输出。
3、编码(Encoding)：根据编码表对输入的字符串进行编码，并将编码后的字符串输出。
4、译码(Decoding)：利用已经建好的赫夫曼树对编码后的字符串进行译码，并输出译码结果。
5、打印(Print)：以直观的方式打印赫夫曼树（选作）
6、计算输入的字符串编码前和编码后的长度，并进行分析，讨论赫夫曼编码的压缩效果。
测试数据：
I love data Structure, I love Computer。I will try my best to study data Structure.
提示：
1、用户界面可以设计为“菜单”方式：能够进行交互。
2、根据输入的字符串中每个字符出现的次数统计频度，对没有出现的
字符一律不用编码。
实用文档
2. 程序分析
2.1 存储结构 Huffman树
给定一组具有确定权值的叶子结点，可以构造出不同的二叉树，其中带权路径长度最小的二叉树称为Huffman树，也叫做最优二叉树。
weight lchild rchild parent
实用文档
2 -1 -1 -1
5 -1 -1 -1
6 -1 -1 -1
7 -1 -1 -1
9 -1 -1 -1
weight lchild rchild parent 2 5
-1 -1
-1 -1
5 5
6 -1 -1 6
7 9
-1 -1
-1 -1
6 7
7 0 1 7
实用文档
13 16 29
2 5 6
3 4 7
8 8 -1
2.2 关键算法分析 （1）计算出现字符的权值
利用ASCII码统计出现字符的次数，再将未出现的字符进行筛选，将出现的字符及頻数存储在数组a[]中。 void Huffman::Init() {
int nNum[256]= {0}; //记录每一个字符出现的次数 int ch = cin.get();
int i=0;
while((ch!='\\r') && (ch!='\\n')) { }
str[i]='\\0';
nNum[ch]++; //统计字符出现的次数 str[i++] = ch; //记录原始字符串 ch = cin.get(); //读取下一个字符
n = 0;
实用文档
for ( i=0;i<256;i++) }
时间复杂度为O（1）； （2）创建哈夫曼树： 算法过程：
Huffman树采用顺序存储---数组；
数组的前n个结点存储叶子结点，然后是分支结点，最后是根结点； 首先初始化叶子结点元素—循环实现；
以循环结构，实现分支结点的合成，合成规则按照huffman树构成规则进行。 关键点：选择最小和次小结点合成。
void Huffman::CreateHTree() {
HTree = new HNode [2*n-1]; //根据权重数组a[0..n-1] 初始化Huffman树 for (int j = 0; j < n; j++) { }
if (nNum[i]>0) //若nNum[i]==0，字符未出现 { }
l[n] = (char)i; a[n] = nNum[i]; n++;
北邮信通院大数据结构实验报告材料三哈夫曼编码器
