哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码)。

 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<queue>
#include<vector>
#include <string> using namespace std; typedef struct
{
//内容
unsigned char character;
//频次
unsigned int frequency; } CharNode; struct MinHeapNode
{
char data;
unsigned int freq;
MinHeapNode *left, *right;
MinHeapNode(char data, unsigned int freq)
{
left = right = NULL;
this->data = data;
this->freq = freq;
}
};
typedef struct MinHeapNode MinHeapNode; struct compare
{
bool operator()(MinHeapNode *a, MinHeapNode *b)
{
//"a > b" 表示 数值小 的 优先级高, 排最上面
//反之 "<" 表示大的优先级高
return (a->freq > b->freq);
}
}; void get_huffuman_code(MinHeapNode *topNode, string code)
{
if (NULL == topNode)
{
return;
}
//表示已到达最末端,含有左右节点的元素中(由while循环中生成)data必为-1
if (topNode->data != -)
{
cout << topNode->data << " : " << code<<endl;
}
get_huffuman_code(topNode->left, code + "");
get_huffuman_code(topNode->right, code + "");
} int main()
{
FILE * inputFile = NULL;
fopen_s(&inputFile,"input.txt", "rb");
if (!inputFile)
{
cout<< "Error: open file failed !" << endl;
return -;
} //初始化ASCII码数组
CharNode nodeArr[] = { {,} };
while (!feof(inputFile))
{
char buf = getc(inputFile);
cout << buf;
nodeArr[buf].character = buf;
nodeArr[buf].frequency++;
}
cout << endl;
//定义一个小顶堆
priority_queue<MinHeapNode*, vector<MinHeapNode*>, compare > minHeap;
for (size_t i = ; i < ; i++)
{
//将数据堆中,与升序排序效果类似,即堆首为小值,堆尾为大值
if (nodeArr[i].frequency > )
{
minHeap.push(new MinHeapNode(nodeArr[i].character, nodeArr[i].frequency));
cout << "Node " << i << ": [" << nodeArr[i].character << ", " << nodeArr[i].frequency << "]" << endl;
}
} MinHeapNode *leftNode = NULL, *rightNode = NULL, *topNode = NULL;
//从堆首中抛出两个较小节点,生成一个新节点放回堆中并进行重新排序,
//故,每次操作完成后 堆中会减少一个元素, 且堆顶必为权值最小的2个元素
//直至堆中只剩一个元素时,哈夫曼树生成完毕
while (minHeap.size() > )
{
//较小放左侧
leftNode = minHeap.top();
minHeap.pop();
//较大的放右侧
rightNode = minHeap.top();
minHeap.pop(); topNode = new MinHeapNode(-, leftNode->freq + rightNode->freq);
topNode->left = leftNode;
topNode->right = rightNode;
minHeap.push(topNode);
}
get_huffuman_code(topNode, "");
getchar();
return ;
}

对于解码过程,从根节点出发,依次读取文件流的bit 遇到“0”找leftNode,遇到“1”找rightNode,直至 data != -1

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