无损数据压缩实验报告(2)

{

cout<<\; return 0; }

for(i=0;i

{

huffTreeEncode(i);

strcpy(hashArray[huffTree[i].ascNum].code,huffTree[i].code); hashArray[huffTree[i].ascNum].codeLen=huffTree[i].codeLen; }

cout<<\哈夫曼编码结果\; for(i=0;i

cout<

cout<<\;

cout<<\各字符哈夫曼码\<<'\\n'; for(i=0;i<256;i++) {

if(hashArray[i].value!=0) cout<<(char)i<<\的哈夫曼码为\<

cout<<\; cout<<\平均码长\;

for(i=0;i

sumCodeLen+=hashArray[sourceS[i]].codeLen; }

cout<<(float)sumCodeLen/(float)wholeValue; cout<<'\\n'; }

·实验截图

·实验心得

实验过程中对哈夫曼码的编码过程有了更进一步的了解，对其优势及适宜与不适宜的编码情况也有了更深入的思考，除了每种字符仅出现一次的情况算法本身效率最低意外，当需编码的字符过多是平均码长超过7，在实际存储过程中相较于直接使用ASCii码将占用更多的存储空间也是必须考虑的问题。

经与其他同学的算法比较发现，将Hash表作为存储与索引的方式，是本算法较大的优势，可方便各字符编码的输出与平均码长的计算。