首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何用C语言从给定的Huffman树生成Huffman代码?

基础概念

Huffman编码是一种用于数据压缩的算法,通过构建一棵Huffman树来为每个字符分配一个唯一的二进制编码。Huffman树的构建基于字符出现的频率,频率越高的字符编码越短,从而达到压缩数据的目的。

相关优势

  1. 高效压缩:Huffman编码能够根据字符出现的频率进行优化,使得高频字符编码较短,低频字符编码较长,从而实现高效压缩。
  2. 无损压缩:Huffman编码是一种无损压缩算法,解压缩后的数据与原始数据完全一致。

类型

Huffman编码主要分为两种类型:

  1. 静态Huffman编码:在编码前预先知道所有字符的频率,构建一次Huffman树。
  2. 动态Huffman编码:在编码过程中动态调整字符的频率和Huffman树,适用于字符频率变化较大的情况。

应用场景

Huffman编码广泛应用于数据通信、文件压缩等领域,特别是在需要高效压缩且保证数据完整性的场景中。

生成Huffman代码的步骤

  1. 构建Huffman树:根据字符频率构建Huffman树。
  2. 遍历Huffman树:通过遍历Huffman树为每个字符生成对应的Huffman编码。

示例代码

以下是用C语言从给定的Huffman树生成Huffman代码的示例代码:

代码语言:txt
复制
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

typedef struct {
    int weight;
    int parent, lchild, rchild;
} HuffmanNode, *HuffmanTree;

typedef char **HuffmanCode;

void Select(HuffmanTree HT, int k, int *s1, int *s2) {
    int min;
    for (int i = 1; i <= k; i++) {
        if (HT[i].parent == 0) {
            min = i;
            break;
        }
    }
    for (int j = i + 1; j <= k; j++) {
        if (HT[j].parent == 0 && HT[j].weight < HT[min].weight) {
            min = j;
        }
    }
    *s1 = min;
    for (int i = 1; i <= k; i++) {
        if (HT[i].parent == 0 && i != (*s1)) {
            min = i;
            break;
        }
    }
    for (int j = i + 1; j <= k; j++) {
        if (HT[j].parent == 0 && HT[j].weight < HT[min].weight && j != (*s1)) {
            min = j;
        }
    }
    *s2 = min;
}

void HuffmanCoding(HuffmanTree &HT, HuffmanCode &HC, int *w, int n) {
    int m = 2 * n - 1;
    HT = (HuffmanTree)malloc((m + 1) * sizeof(HuffmanNode));
    HC = (HuffmanCode)malloc((n + 1) * sizeof(char *));
    for (int i = 1; i <= m; i++) {
        HT[i].parent = 0;
        HT[i].lchild = 0;
        HT[i].rchild = 0;
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        HT[i].weight = w[i - 1];
    }
    for (int i = n + 1; i <= m; i++) {
        Select(HT, i - 1, &s1, &s2);
        HT[s1].parent = i;
        HT[s2].parent = i;
        HT[i].lchild = s1;
        HT[i].rchild = s2;
        HT[i].weight = HT[s1].weight + HT[s2].weight;
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        int start = n;
        char cd[n];
        cd[n - 1] = '\0';
        int c = i;
        int f = HT[i].parent;
        while (f != 0) {
            start--;
            if (HT[f].lchild == c) {
                cd[start] = '0';
            } else {
                cd[start] = '1';
            }
            c = f;
            f = HT[f].parent;
        }
        HC[i] = (char *)malloc((n - start) * sizeof(char));
        strcpy(HC[i], &cd[start]);
    }
}

int main() {
    int w[] = {5, 29, 7, 8, 14, 23, 3, 11};
    int n = sizeof(w) / sizeof(w[0]);
    HuffmanTree HT;
    HuffmanCode HC;
    HuffmanCoding(HT, HC, w, n);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        printf("字符 %d 的 Huffman 编码是: %s\n", i, HC[i]);
    }
    return 0;
}

参考链接

常见问题及解决方法

  1. Huffman树构建错误:确保在构建Huffman树时正确选择最小权重的节点。
  2. 编码生成错误:在遍历Huffman树生成编码时,确保从根节点到叶子节点的路径正确记录。
  3. 内存分配问题:在使用malloc分配内存时,确保分配的内存大小正确,并在使用完后释放内存以避免内存泄漏。

通过以上步骤和示例代码,你可以从给定的Huffman树生成对应的Huffman编码。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据结构和算法——HuffmanHuffman编码

有了如上概念,对于Huffman,其定义为: 给定nn权值作为nn个叶子节点,构造一棵二叉,若这棵二叉带权路径长度达到最小,则称这样二叉为最优二叉,也称为Huffman。...按照上述步骤,该报文Huffman生成过程为: ?...(node); } } return 0; } 其中,map结构word为每一个字符出现频率,是文件中解析出来,解析代码为:...三、由Huffman生成Huffman编码 有了上述Huffman结构,现在我们需要利用Huffman对每一个字符编码,该编码又称为Huffman编码,Huffman编码是一种前缀编码,即一个字符编码不是另一个字符编码前缀...参考文献 《大话数据结构》 《数据结构》(C语言版)

99460

机器学习算法实现解析——word2vec源码解析

生成对应节点Huffman编码。...假设,上述数据生成最终Huffman为: ? 此时,count数组,binary数组和parent_node数组分别为: ?...在生成Huffman编码过程中,针对每一个词(词都在叶子节点上),叶子节点开始,将编码存入到code数组中,如对于上图中“R”节点来说,其code数组为{1,0},再对其反转便是Huffman编码...} 注意:这里Huffman构建和Huffman编码生成过程写得比较精简。...,需要预测词ww,对于给定上下文,词ww即为正样本,其他样本为负样本,此时我们需要根据词频剩下词中挑选出最合适负样本,实现代码如下所示: // 标记target和label if (d ==

2.2K80
  • Huffman算法压缩解压缩(C

    生成Huffman编码:通过遍历Huffman根结点到每个叶子结点路径上左右分支分别对应编码0和1,根据路径生成每个字符Huffman编码。...((CD)BR, 6)) -> (((CD)BR)A, 11) 最终得到Huffman如下: (((CD)BR)A) / (CD)BR A / CD BR / \ / C D B R 生成Huffman...编码: 根节点开始,左分支为0,右分支为1,生成每个字符Huffman编码: A: 0 B: 101 R: 100 C: 1100 D: 1101 6) 压缩数据: 将原始数据字符串 “ABRACADABRA...3 c语言Huffman压缩代码示例 以下是一个简单C语言示例代码,实现了Huffman算法进行数据压缩和解压缩功能: #include #include ...4 C语言Huffman解压缩算法示例 以下是一个简单C语言示例代码,实现了Huffman算法进行数据解压缩功能: #include #include #include

    7210

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (225)-- 算法导论16.3 7题

    七、推广赫夫曼算法,使之能生成三进制码字(即码字由符号0、1、2组成),并证明你算法能生成最优三进制码。如果要写代码,请用go语言。...分配编码:哈夫曼根节点开始,向左走为0,向右走为1,这样便可以得到每个字符对应二进制编码。 4. 生成三进制编码:在三进制系统中,除了0和1之外,还有2这个状态。...解码字符序列 func (ht *HuffmanTree) Decode(code string) []rune { // 递归地根节点开始解码 // ... } 以上为Go语言版本简化示例代码...生成三进制码字:根据构建好 Huffman 生成每个字符对应三进制码字。 证明该算法能生成最优三进制码方法和 Huffman 证明类似,需要证明叶子节点权重乘上其深度和是最小。...算法生成编码是最优,因为它最小化了给定字符集整体编码长度。

    13520

    Python|Huffman编码python代码实现

    1.Huffman编码简介 Huffman编码是依靠Huffman来实现Huffman是带全路径长度最小二叉。...1.1Huffman编码示意图 由这个huffman得出得huffman编码为:a011,b100,c0001,d00001,e11,f101,g000000,h0010,i010,j0011,k000001...2.代码思路 用python实现这个需要注意两点,一是根据叶子节点权值也就是编码字母值来反向建立huffman。二是通过建立好huffman生成huffman编码。...生成huffman编码思路是用一个列表记录其路径,左为0右为1。当然,为了Huffman唯一,规定左孩子值必须小于等于右孩子值。...(range(10)) #self.b用于保存每个叶子节点Haffuman编码,range值只需要不小于深度就行 #用递归思想生成编码 def pre(self

    2.9K50

    深入理解Huffman编码:原理、代码示例与应用

    这些频率将成为构建Huffman基础,我们将使用它们来决定字符编码。 Huffman Huffman是一个二叉,其中叶子节点对应于字符,而路径对应于字符编码。...我们将详细解释如何构建Huffman,选择最小权重节点,并生成字符编码。 Huffman编码代码示例 现在,让我们深入研究Huffman编码代码示例。...然后,在循环中,我们根据节点权重来更新 min1 和 min2。 Huffman编码生成 我们展示如何Huffman生成字符编码。...\n"); } 测试截图 这段代码输入样例是用于构建Huffman字符及其权重。...在上述示例中,有5个字符,它们权重分别为2、3、7、1和8。 根据这些输入,代码将构建Huffman生成每个字符Huffman编码。

    67510

    【数据结构】【程序填空】赫夫曼编码

    题目描述 给定n个叶子权值,根据这些权值构造huffman,并输出huffman编码 参考课本第6.6节算法6.12,注意算法中数组访问是位置1开始 赫夫曼构建中,默认左孩子权值不大于右孩子权值...如果用C++string串保存赫夫曼编码,因为赫夫曼编码是逆序生成,可以参考以下代码 string s1;  //用临时字符串保存编码生成过程 循环生成编码:      if (是左分支)...,那么就在Coding函数中直接输出好了,记得给printCode函数定义一个空函数体 最好还是能搞定O_O 思路分析 一开始尝试用是数组下标0开始,但是后面发现不行,因为算法是通过让权重为0来表示未访问...构建赫夫曼比较关键是每次挑选两个最小元素select函数,这里需要格外注意。 还有就是编码时候,循环条件是 while (HuffTree[j].parent!=0)。...AC代码 HuffMan::HuffMan(int n, int *w) { lnum = n; len = lnum * 2 - 1; HuffTree = new HuffNode

    14920

    使用哈夫曼实现文本编码、解码

    所以在本程序中,需要构造一棵二叉来存储一大串字符串,对给构造出来进行编码,再由已经编好哈夫曼编码对给定字符串进行编码,之后对编码字符串进行解码,最后比较编/解码前后字符串是否相同。...计算给定字符串字符出现频率;结果用map来存储,其中key=字符,value=出现次数。 第二,构造二叉。把字符出现频率当作权重,构造一棵二叉。 第三,编造哈夫曼编码。...5、对给定字符进行编码 (1)将上一步返回map对象(对照表:存放叶节点及其编码)和给定字符串作为实参传入函数。 (2)遍历字符串。...四、测试数据 1、统计字符出现频率 2、构造二叉 3、每个字符对应哈夫曼编码 4、对给定字符串进行编码 5、对编码字符串进行解码 五、遇到问题与解决方法 问题:按照节点权重从小到大排序...,建立哈夫曼, * 并生成哈夫曼编码,保存在当前类code对象中, * 生成树根结点,被保存在当前类tree对象中。

    92410

    【论文解读】NLP重铸篇之Word2vec

    (CBOW与Skip-gram)及两种加速方式(Huffman-层次softmax和负采样)输入到loss前向计算,完整代码已开源,具体请查看https://github.com/wellinxu...Huffman构建 给定n个结点,每个结点都有一个权重,构造一棵二叉,如果它带权路径长度最小,则称为最优二叉,也称为Huffman。...给定n个值 作为n个结点权重,可以通过下面方法构造huffman: 将 看成是有n棵森林(每棵只有一个结点)。...Huffman压缩为数组 构建完huffman,可以根据其设计二进制前缀编码,也称Huffman编码,下图展示了一个huffman编码示例,左子树为0右子树为1(这个可自由设定),“巴西”就可以编码为...,可以将每个词映射到0-1之间一段范围之内,然后生成随机数,根据其落在空间判断抽取词,遇到正例词则跳过,不断重复,直到抽取到一定负样本数量,具体代码如下: # 构建负采样数据

    2.7K70

    讲解Cause: invalid code lengths set

    Huffman编码生成过程包括以下几个步骤:统计所有符号出现频率;根据频率构建一个频率,以频率作为权值;通过节点路径来确定每个符号编码,经常使用0表示向左走,1表示向右走。"...Huffman在1952年提出,并被广泛用于各种应用中,如无损压缩、数据传输和存储等。 Huffman编码基本思想是根据符号出现频率来构建一棵Huffman,并根据结构生成相应编码。...构建Huffman:根据符号频率构建一个最小堆(或者最小优先队列),每次堆中选择频率最小两个节点,合并成一个新节点,并更新频率为两个节点频率之和。...重复这个过程,直到堆中只剩下一个节点,即构建出了完整Huffman生成编码:Huffman根节点开始,遍历每个分支,为左分支赋予'0'编码,为右分支赋予'1'编码。...沿着路径找到每个符号所对应叶子节点,即获取了每个符号Huffman编码。压缩数据:使用生成Huffman编码,将待压缩数据替换为对应二进制编码。

    20510

    数据结构——HuffmanTree

    结点权及带权路径长度 - 结点权:将中结点赋予一个有着某种含义数值。 - 结点带权路径长度:根结点到该结点之间路径长度与该结点乘积。...带权路径长度 - 中所有叶子结点带权路径长度之和。 赫夫曼Huffman tree ) - 带权路径长度达到最小二叉即为赫夫曼。...构造 Huffman tree 基本思想:使权大结点靠近根 根据给定 n 个权值 {w1, w2, …, wn},构造 n 棵二叉集合F = {T1, T2, … , Tn},其中每棵二叉中均只含一个带权值...为 wi 根结点,其左、右子树为空; 在 F 中选取其根结点权值为最小两棵二叉,分别作为左、 右子树构造一棵新二叉,并置这棵新二叉树根结点权值为其左、右子树根结点权值之和; F...中删去这两棵,同时加入 刚生成; 重复上述两步,直至 F 中只含一棵为止。

    22475

    哈夫曼和哈夫曼编码

    在一般数据结构书中,那章后面,著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN)和哈夫曼编码。哈夫曼编码是哈夫曼一个应用。哈夫曼编码应用广泛,JPEG中就应用了哈夫曼编码。...哈夫曼编码步骤: 一、对给定n个权值{W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉初始集合F= {T1,T2,T3,...,Ti,......二、在F中选取两棵根结点权值最小作为新构造二叉左右子树,新二叉根结点权值为其左右子树根结点权值之和。 三、F中删除这两棵,并把这棵新二叉同样以升序排列加入到集合F中。...---- Huffman 编码   例:D={A,B…, M}     W={2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41},则对应哈夫曼如下: ?   ...然后,我们利用Huffman算法构造出各字符二进制编码为(节点左子树编码为0,右子树编码为1): A: 1011110 B: 1011111 C: 101110 D: 10110

    1.9K90

    数据结构图文解析之:哈夫曼与哈夫曼编码详解及C++模板实现

    简介及二叉排序C++模板实现....若规定根节点位于第一层,则根节点到第H层节点路径长度为H-1.b:100到60 路径长度为1;100到30路径长度为2;100到20路径长度为3。...森林中,选取两棵根节点权值最小,两棵分别作为左子树与右子树,构建一棵新。新权值等于左右子树权值之和。 森林中删除两棵权值最小,将构建完成后加入森林中。...我们构建上图中哈夫曼,它四个权值分别为{10,20,30,40}: 测试代码: int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Huffman...哈夫曼完整代码 哈夫曼完整代码:https://github.com/huanzheWu/Data-Structure/blob/master/Huffman/Huffman/Huffman.h

    98030

    哈夫曼(Huffman Code)

    定义 给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉,若该带权路径长度达到最小,则称之为最优二叉,也就是哈夫曼。...特点 变长编码,压缩数据,减少数据量大小 数据都存储在叶子节点,解码时不会出现重复编码冲突 根据数据权重(出现频率)来决定编码,进一步压缩数据 使用场景 主要用于文件不等长编码无损压缩,视频、...文件等 构建Haffuman 假如,有一个文件中有一串文本:hello,huffman,接着需要对该文件进行压缩。...最后,通过一层层子树堆叠,就变成了以下样子,而这就是最终Huffman 最优二叉 最终在左右子树中,加入0与1编码,而对应编码也就是Huffman...部分编码如下: 字符 A H L M 编码 0000 11 011 0011 由于所有的字符都在Huffman叶子节点上,所以编码与解码不会有冲突。

    68720
    领券