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【C语言】C语言哈夫曼编码传输（源码+数据文件）【独一无二】

news 来源：原创 2025/5/14 11:46:27

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C语言哈夫曼编码传输（源码+数据文件）【独一无二】

目录

C语言哈夫曼编码传输（源码+数据文件）【独一无二】
一、设计要求
二、设计思路
2. 核心数据结构与辅助函数
2.1 数据结构定义
2.2 最小堆辅助函数

3. 哈夫曼树的构建与编码生成
3.1 构建哈夫曼树
3.2 生成哈夫曼编码表

4. 文件编码、解码与验证
4.1 编码文件
4.2 解码文件
4.3 文件一致性对比

5. 主函数及整体工作流程

一、设计要求

问题4:某系统在通信联络中需要传送一个英文文件，该文件包含26个英文字母和空格等字符。请自行准备一个文本文件，要求这个文件中总符号数不少于10000个。要求运用哈夫曼编码方法，对该文本文件进行编码和解码，并校验解码后的文本正确性。请编写具体的计算机程序

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二、设计思路

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整个程序可以分为以下几个主要部分：

文件操作与预处理
- 获取文件大小（getFileSize()）。
- 统计输入文件中每个字符的出现频率，为构建哈夫曼树做准备。
核心数据结构与辅助工具
- 定义哈夫曼树节点（HuffmanTreeNode）和最小堆（MinHeap）的数据结构。
- 实现最小堆的基本操作：插入、交换、向下调整（minHeapify()）与提取最小节点（extractMin()）。
哈夫曼树构建与编码表生成
- 根据字符频率构建哈夫曼树，采用贪心策略不断合并频率最低的两个节点。
- 遍历哈夫曼树生成每个字符的二进制编码（buildCodes()），并存入全局编码表 huffmanCode 中。
文件编码与解码
- 通过编码表对原始文件进行编码（encodeFile()），将字符转换成由 0 和 1 组成的字符串保存到输出文件中。
- 利用构建好的哈夫曼树对编码后的文件进行解码（decodeFile()），还原出原始文本信息。
验证与性能统计
- 对比原始文件和解码后的文件（compareFiles()）确保解码准确性。
- 计算文件压缩率，展示压缩效果。

2. 核心数据结构与辅助函数

2.1 数据结构定义

程序中定义了两个核心数据结构，在哈夫曼编码中起到重要作用：

哈夫曼树节点（HuffmanTreeNode）

每个节点存储一个字符及其出现频率，同时包含左右孩子指针。例如：

typedef struct HuffmanTreeNode {
    unsigned char ch;   // 字符
    unsigned freq;      // 字符频率
    struct HuffmanTreeNode *left, *right;
} HuffmanTreeNode;

最小堆（MinHeap）

最小堆用于快速找到频率最小的节点，在构建哈夫曼树过程中非常关键：

typedef struct MinHeap {
    int size;
    int capacity;
    HuffmanTreeNode** array;
} MinHeap;

2.2 最小堆辅助函数

程序实现了常用的最小堆操作，包括节点交换、向下调整（minHeapify()）、插入节点（insertMinHeap()）和提取最小节点（extractMin()）。
例如，向下调整函数保证了堆的性质：

void minHeapify(MinHeap* minHeap, int idx) {
    int smallest = idx;
    int left = 2 * idx + 1;
     // 代码略....
    if (right < minHeap->size &&
        minHeap->array[right]->freq < minHeap->array[smallest]->freq) {
        smallest = right;
    }
    if (smallest != idx) {
        swapNode(&minHeap->array[smallest], &minHeap->array[idx]);
        minHeapify(minHeap, smallest);
    }
}

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3. 哈夫曼树的构建与编码生成

3.1 构建哈夫曼树

函数 buildHuffmanTree() 根据统计好的字符频率构建哈夫曼树，其基本流程如下：

统计有效字符数量
遍历频率表，统计每个出现过的字符个数以确定最小堆的容量。
构建最小堆并插入所有字符节点
为每个出现的字符创建一个节点，并插入到最小堆中。
合并最小节点
循环执行以下操作：
- 提取两个最小频率的节点。
- 创建一个新节点，其频率为两节点频率之和，新节点左右指针指向这两个节点。
- 将新节点重新插入堆中，直到堆中只剩下一个节点，该节点即为哈夫曼树的根。

部分代码示例如下：

while (minHeap->size > 1) {
    HuffmanTreeNode* left = extractMin(minHeap);
    HuffmanTreeNode* right = extractMin(minHeap);
    HuffmanTreeNode* top = createNode('\0', left->freq + right->freq);
    top->left = left;
    top->right = right;
    insertMinHeap(minHeap, top);
}

3.2 生成哈夫曼编码表

利用已经构建好的哈夫曼树，通过递归方式生成每个字符的编码：

当递归向左（代表二进制“0”）或右（代表二进制“1”）不断累积编码，直到遇到叶子节点；
到达叶子节点后，将生成的二进制字符串保存到全局编码表 huffmanCode 中。

函数示例：

void buildCodes(HuffmanTreeNode* root, char* code, int length) {
    if (!root) return;
     // 代码略....
    code[length] = '0';
    buildCodes(root->left, code, length + 1);
    code[length] = '1';
    buildCodes(root->right, code, length + 1);
}

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4. 文件编码、解码与验证

4.1 编码文件

函数 encodeFile() 打开原始文件，并对每个字符用对应的哈夫曼编码替换后写入到编码文件中。
关键代码：

while ((ch = fgetc(fin)) != EOF) {
    fputs(huffmanCode[ch], fout);
}

4.2 解码文件

函数 decodeFile() 根据编码文件中的 0/1 流，利用哈夫曼树反向遍历解码还原每个字符，直到完整还原出原始文本：

HuffmanTreeNode* curr = root;
while ((bit = fgetc(fin)) != EOF) {
    if (bit == '0')
        curr = curr->left;
    else if (bit == '1')
        curr = curr->right;
    // 到达叶子节点，输出字符
    if (!curr->left && !curr->right) {
        fputc(curr->ch, fout);
        curr = root;
    }
}

4.3 文件一致性对比

函数 compareFiles() 将原始文件和解码后的文件进行字节级对比，确保解码过程没有任何错误：

do {
    c1 = fgetc(f1);
    c2 = fgetc(f2);
    if (c1 != c2) { /* 不同 */
        fclose(f1);
        fclose(f2);
        return 0;
    }
} while (c1 != EOF && c2 != EOF);

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5. 主函数及整体工作流程

主函数 main() 整合了上述所有步骤，其主要流程如下：

预处理与频率统计
- 判断原始文件是否存在，读取文件大小。
- 遍历文件，统计每个字符的出现频率，填充频率表 freqTable。
构建哈夫曼树与生成编码表
- 调用 buildHuffmanTree() 构建哈夫曼树；
- 通过 buildCodes() 生成用于编码的哈夫曼编码表。
执行编码与解码
- 使用 encodeFile() 对原始文件进行编码；
- 用 decodeFile() 将编码后文件解码为还原文件。
结果验证与性能评估
- 调用 compareFiles() 检查解码文件与原文件是否一致；
- 计算压缩率，并打印原始大小、压缩后大小及压缩率。

主函数示例代码：

int main() {
    const char* inputFile    = "input.txt";    // 原始文件
    const char* encodedFile  = "encoded.txt";  // 编码结果(0/1串)
    const char* decodedFile  = "decoded.txt";  // 解码结果

    // 1) 读取原文件大小
        // 代码略....

    // 3) 构建哈夫曼树
    HuffmanTreeNode* root = buildHuffmanTree(freqTable);

    // 代码略....

    printf("原文件大小:%ld 字节\n", originalSize);
    printf("压缩后文件大小:%ld 字节\n", compressedSize);
    printf("压缩率:%.2f%%\n", ratio);
    printf("解压后文本与原文本相同:%s\n", isSame ? "True" : "False");

    // 释放哈夫曼树
    freeHuffmanTree(root);

    return 0;
}