学号 2019-2020-2314《数据结构与面向对象程序设计》哈夫曼编码实践

Posted 2020-11-22 juminghan

学号 2019-2020-2314《数据结构与面向对象程序设计》哈夫曼编码实践

课程：《程序设计与数据结构》

班级： 1823

姓名： 鞠明翰

学号：20182314

实验教师：王志强

实验日期：2019年11月11日

必修/选修： 必修

1.实验内容

设有字符集：S={a,b,c,d,e，f,g,h,i,j,k,l,m,n.o.p.q,r,s,t,u,v,w,x,y,z}。

给定一个包含26个英文字母的文件，统计每个字符出现的概率，根据计算的概率构造一颗哈夫曼树。并完成对英文文件的编码和解码。

要求：
准备一个包含26个英文字母的英文文件（可以不包含标点符号等），统计各个字符的概率

构造哈夫曼树

对英文文件进行编码，输出一个编码后的文件

对编码文件进行解码，输出一个解码后的文件

撰写博客记录实验的设计和实现过程，并将源代码传到码云

把实验结果截图上传到云班课

2. 实验过程

一种编码方式，可以通过其算法来减小数据的存储空间，从而达到压缩文件的目的。

主要原理：

计算各个元素出现的频率也就是每个元素所占总元素的权重。根据权重的大小来进行后续的处理。

哈夫曼树，通过树的数据结构来存储数据。哈夫曼树可以不为完全树，其度为2。特点在于，父结点总是给左子树为0，右子树为1。

哈夫曼树的构造。对于所有元素，首先求出其所有的权重。对于这些森林，每次选出权重最小的两棵树，求其和，作为这两棵树的父结点。最终构造出哈夫曼树。根据其构造方法，我们可以发现，权重越大的结点，也就是其对应的元素越靠上，这样做的原因是因为权重越大，出现的愈加频繁，所以，以较短长度来替换出现次数最多的元素。从而使得存储空间得以减少。

广度优先遍历，在得到各个结点的编码时，我们使用广度优先遍历来根据每层来增加一个0或1。不过，哈夫曼树是个树，也就是使用层序遍历来得到每个结点的编码。

3. 实验结果

4.实验中遇到的问题

• 问题1：
  

不能转换错误。

• 问题1解决方案：
  应该是存放node，却存放了node.element。所以不能从String转到HuffmanTreeNode类型。

5.感悟：

哈夫曼树的编码解码也比较有意思，编码的思路自己一开始理清了，解码其实就是一个逆过程，但自己没有想到，直到参看资料才有了思路。