数据结构实验之二叉树六：哈夫曼编码

数据结构实验之二叉树六：哈夫曼编码

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Problem Description

字符的编码方式有多种，除了大家熟悉的ASCII编码，哈夫曼编码(Huffman Coding)也是一种编码方式，它是可变字长编码。该方法完全依据字符出现概率来构造出平均长度最短的编码，称之为最优编码。哈夫曼编码常被用于数据文件压缩中，其压缩率通常在20%～90%之间。你的任务是对从键盘输入的一个字符串求出它的ASCII编码长度和哈夫曼编码长度的比值。

Input

 输入数据有多组，每组数据一行，表示要编码的字符串。

Output

 对应字符的ASCII编码长度la，huffman编码长度lh和la/lh的值(保留一位小数)，数据之间以空格间隔。

Example Input

AAAAABCD
THE_CAT_IN_THE_HAT

Example Output

64 13 4.9
144 51 2.8

Hint

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<iomanip>

using namespace std;

double num[100000];
char ss[100000];

int samechar(string x)
{
memset(num, 0, sizeof(num));
int flag;
int n=0;
ss
=x[0];
num
=1;
int l=x.size();
for(int i=1;i<l;i++)
{
int j;
flag=0;
for(j=0;j<=n;j++)
{
if(x[i]==ss[j])
{
flag=1;
num[j]++;
break;
}
}
if(!flag)
{
n++;
ss
=x[i];
num
=1;
}
}
return n;
}

int main()
{
ios::sync_with_stdio(false);
string s;
while(cin>>s)
{
int k=samechar(s);
for(int i=0;i<=k;i++)
{
num[i]/=8.0;
///           cout<<num[i]<<endl;
}
int siz=s.size()*8;
double last, sum, t;

priority_queue<double, vector<double>, greater<double> >p;///定义优先队列p；

sum = 0;
for(int i=0; i<=k; i++)
{
p.push(num[i]);
}
while(!p.empty())
{
last = p.top();
p.pop();
if(p.empty())
break;
else
{
t = p.top();
p.pop();
last += t;
p.push(last);
sum +=last;
}
}
int tree=sum*8;
cout<<siz<<" "<<tree<<" ";
cout<<fixed<<setprecision(1)<<(double) siz/tree<<endl;
}
return 0;
}

以下为数组模拟优先队列版

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<iomanip>

using namespace std;

double num[100000]; ///定义频率数组
char ss[100000]; ///记录出现过的字符

int samechar(string x) ///该函数将不同字符出现的次数记录下来
{
memset(num, 0, sizeof(num));
int flag;
int n=0;
ss
=x[0];
num
=1;
int l=x.size();
for(int i=1;i<l;i++)
{
flag=0;
for(int j=0;j<=n; ++j)
{
if(x[i]==ss[j])
{
flag=1;
num[j]++;
break;
}
}
if(!flag)
{
n++;
ss
=x[i];
num
=1;
}
}
return n;
}

int main()
{
ios::sync_with_stdio(false);
string s;
while(cin>>s)
{
int k=samechar(s);
for(int i=0;i<=k;i++)
{
num[i]/=8.0;
}
int siz=s.size()*8;
double last, sum=0;
double p[100000]; ///模拟优先队列
int rear=0, frot=0;
for(int i=0; i<=k; i++)
{
p[rear++]=num[i];
}
while(rear>frot)
{
sort(p+frot, p+rear);
last = p[frot++];
if(rear<=frot)
break;
else
{
double t = p[frot++];
last += t;
p[rear++]=last;
sum +=last;
}
}
int tree=sum*8;
cout<<siz<<" "<<tree<<" ";
cout<<fixed<<setprecision(1)<<(double) siz/tree<<endl;
}
return 0;
}