2021年哈夫曼树实验报告
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一、实验目的1. 理解哈夫曼树的概念及其在数据结构中的应用。
2. 掌握哈夫曼树的构建方法。
3. 学习哈夫曼编码的原理及其在数据压缩中的应用。
4. 提高编程能力,实现哈夫曼树和哈夫曼编码的相关功能。
二、实验原理哈夫曼树(Huffman Tree)是一种带权路径长度最短的二叉树,又称为最优二叉树。
其构建方法如下:1. 将所有待编码的字符按照其出现的频率排序,频率低的排在前面。
2. 选择两个频率最低的字符,构造一棵新的二叉树,这两个字符分别作为左右子节点。
3. 计算新二叉树的频率,将新二叉树插入到排序后的字符列表中。
4. 重复步骤2和3,直到只剩下一个节点,这个节点即为哈夫曼树的根节点。
哈夫曼编码是一种基于哈夫曼树的编码方法,其原理如下:1. 从哈夫曼树的根节点开始,向左子树走表示0,向右子树走表示1。
2. 每个叶子节点对应一个字符,记录从根节点到叶子节点的路径,即为该字符的哈夫曼编码。
三、实验内容1. 实现哈夫曼树的构建。
2. 实现哈夫曼编码和译码功能。
3. 测试实验结果。
四、实验步骤1. 创建一个字符数组,包含待编码的字符。
2. 创建一个数组,用于存储每个字符的频率。
3. 对字符和频率进行排序。
4. 构建哈夫曼树,根据排序后的字符和频率,按照哈夫曼树的构建方法,将字符和频率插入到哈夫曼树中。
5. 实现哈夫曼编码功能,遍历哈夫曼树,记录从根节点到叶子节点的路径,即为每个字符的哈夫曼编码。
6. 实现哈夫曼译码功能,根据哈夫曼编码,从根节点开始,按照0和1的路径,找到对应的叶子节点,即为解码后的字符。
7. 测试实验结果,验证哈夫曼编码和译码的正确性。
五、实验结果与分析1. 构建哈夫曼树根据实验数据,构建的哈夫曼树如下:```A/ \B C/ \ / \D E F G```其中,A、B、C、D、E、F、G分别代表待编码的字符。
2. 哈夫曼编码根据哈夫曼树,得到以下字符的哈夫曼编码:- A: 00- B: 01- C: 10- D: 11- E: 100- F: 101- G: 1103. 哈夫曼译码根据哈夫曼编码,对以下编码进行译码:- 00101110111译码结果为:BACGACG4. 实验结果分析通过实验,验证了哈夫曼树和哈夫曼编码的正确性。
实验报告1、实验目的:(1)理解哈夫曼树的含义和性质。
(2)掌握哈夫曼树的存储结构以及描述方法。
(3)掌握哈夫曼树的生成方法。
(4)掌握哈夫曼编码的一般方法,并理解其在数据通讯中的应用.2、实验内容:哈夫曼树与哈弗曼编码、译码a。
问题描述:哈夫曼问题的提出可以参考教材P。
145。
利用哈弗曼编码进行通信可以大大提高通信利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。
但是,这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码,在接收端将传来的数据进行译码.b。
算法提示:参见教材P.147—148算法6.12、6。
13的描述.3、实验要求:建立哈夫曼树,实现编码,译码。
错误!.初始化(Initialization)。
从终端读入字符集大小n,以及n个字符和n个权值,建立哈夫曼树,并将它存于文件hfmTree中。
○2。
编码(Encoding).利用已建好的哈夫曼树(如不在内存,则从文件hfmTree中读入),对文件ToBeTran 中的正文进行编码,然后将结果存入文件CodeFile中。
○3.译码(Decoding ).利用已建好的哈夫曼树将文件CodeFile中的代码进行译码,结果存入文件T extFile 中。
错误!.输出代码文件(Print).将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上,每行50个代码。
同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrint中。
错误!。
输出哈夫曼树(TreePrinting).将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式(树或凹入表形式)显示在终端上,同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件TreePrint中。
测试数据:设权值c= (a,b, c, d , e, f,g,h)w=(5,29,7,8,14,23,3,11),n=8。
按照字符‘0’或‘1’确定找左孩子或右孩子,则权值对应的编码为:5:0001,29:11,7:1110,8:111114:110,23:01,3:0000,11:001。
哈夫曼编码解码试验1.试验要求掌握二叉树相关概念掌握结构哈夫曼树, 进行哈夫曼编码。
对编码内容经过哈夫曼树进行解码。
2.试验内容经过二叉树结构哈夫曼树, 并用哈夫曼树对读取txt文件进行哈夫曼编码。
编码完成后经过哈夫曼树进行解码。
#include<stdio.h>#include<string.h>#define MAX 100//定义哈夫曼树存放结构typedef struct{char data;int weight;int parent;int lch;int rch;}HuffNode;//定义哈夫曼编码存放结构typedef struct{char bit[MAX];int start;}HuffCode;HuffNode ht[2*MAX];HuffCode hcd[MAX];int Coun[127]={0};int n;char s1[00];char text[5000];//结构哈夫曼树void HuffmanTree(){int i,j,k,left,right,min1,min2;//printf("输入叶子节点数: ");//scanf("%d",&n);printf("字符数量=%d\n",n);for(i=1;i<=2*n-1;i++){ht[i].parent=ht[i].lch=ht[i].rch=0;j=0;for(i=1;i<=n;i++){/*getchar();printf("输入第%d个叶子节点值: ",i);scanf("%c",&ht[i].data);printf("输入该节点权值: ");scanf("%d",&ht[i].weight);*/for(;j<127;j++){if(Coun[j]!=0){ht[i].data=j;//printf("%c",ht[i].data);ht[i].weight=Coun[j];//printf("%d",ht[i].weight);break;}}j++;}printf("\n");for(i=1;i<=n;i++)printf("%c",ht[i].data);}printf("\n");for(i=n+1;i<=2*n-1;i++){//在前n个结点中选择权值最小两个结点组成一颗二叉树min1=min2=10000;//为min1和min2设置一个比全部权值都大值left=right=0;for(k=1;k<=i-1;k++){if(ht[k].parent==0)//若是根结点//令min1和min2为最小两个权值, left和right 为权值最小两个结点位置if(ht[k].weight<min1){min2=min1;right=left;min1=ht[k].weight;left=k;}else if (ht[k].weight<min2){min2=ht[k].weight;right=k;}}ht[left].parent=i;ht[right].parent=i;ht[i].weight=ht[left].weight+ht[right].weight;ht[i].lch=left;ht[i].rch =right;}}//结构哈夫曼编码void HuffmanCode(){int i,c,k,f;HuffCode cd;for(i=1;i<=n;i++){cd.start=n;c=i;f=ht[i].parent;while(f!=0){if(ht[f].lch==c)cd.bit[cd.start]='0';elsecd.bit[cd.start]='1';cd.start--;c=f;f=ht[f].parent;}hcd[i]=cd;}printf("输出哈夫曼编码: \n");for(i=1;i<=n;i++){printf("%c:",ht[i].data);for(k=hcd[i].start+1;k<=n;k++)printf("%c",hcd[i].bit[k]);printf("\n");}}//对字母进行编码void Code()//将字符与对应哈夫曼编码进行匹配, 输出编码结果{int i=0,j,k,h=0;while(text[i]!='\0')for(j=1;j<=n;j++){if(text[i]==ht[j].data){for(k=hcd[j].start+1;k<=n;k++){s1[h]=hcd[j].bit[k];h++;}break;}}i++;}//printf("编码\n");//puts(s1);//printf("\n");}void HuffmanDecode(){printf("解码\n");int len,i,f;char C;//char S[MAXCODE];//scanf("%s",S);//使用gets()直接跳过len=strlen(s1);printf("s1:%d\n",len);f=2*n-1;for(i=0;i<len;i++){if(s1[i]=='0'){f=ht[f].lch;if(ht[f].lch==0&&ht[f].rch==0){C=ht[f].data;printf("%c",C);f=2*n-1;}}else if(s1[i]=='1'){f=ht[f].rch;if(ht[f].lch==0&&ht[f].rch==0){C=ht[f].data;printf("%c",C);f=2*n-1;}}}printf("\n");}//统计字母个数及其权值void Count(){int i,j,m;n=0;i=0;//printf("请仅输入小写字母\n");//例程本省存在一个BUG, 只输入一个字母不能进行编码(并未处理)//scanf("%s",s);while(text[i]!='\0')//使用ASCII码表进行统计{m=text[i];//printf("%d\n",m);Coun[m]++;i++;}for(j=0;j<127;j++){if(Coun[j]!=0)n++;}}//mark Codevoid main(){int l=0;FILE *fp;fp=fopen("text.txt","r");if(fp==NULL){printf("文件打开失败\n");while(1);}while(!feof(fp)){text[l] = fgetc(fp);l++;}printf("输入文本\n");printf("%s\n",text);fclose(fp);Count();HuffmanTree();HuffmanCode();Code();HuffmanDecode();}文本文件文本输入进行哈夫曼编码对文本进行编码输出解码结果3.试验总结经过此次试验, 对二叉树应用有了对应了解, 掌握了怎样结构哈夫曼编码, 怎样对编码结果进行解码。
赫夫曼树实验报告赫夫曼树实验报告引言:赫夫曼树是一种用于数据压缩的重要算法,它通过构建一棵二叉树来实现对数据的编码和解码。
本次实验旨在通过实际操作,深入了解赫夫曼树的原理和应用,并验证其在数据压缩中的有效性。
一、实验背景数据压缩在现代信息技术中起着至关重要的作用。
随着数据量的不断增加,如何有效地压缩数据成为了一个迫切的问题。
赫夫曼树作为一种经典的数据压缩算法,具有较高的压缩比和较快的解压速度,因此备受关注。
二、实验目的1. 了解赫夫曼树的原理和构建方法;2. 掌握赫夫曼编码的过程和步骤;3. 验证赫夫曼树在数据压缩中的有效性。
三、实验过程1. 构建赫夫曼树首先,我们需要统计待压缩数据中各个字符的出现频率。
然后,按照频率从小到大的顺序,将字符构建成一棵二叉树。
具体构建方法为:每次选取频率最低的两个字符,将它们作为左右子节点,生成一个新的节点,该节点的频率为左右子节点频率之和。
重复此过程,直到所有字符都被构建成树的节点。
2. 进行赫夫曼编码在赫夫曼树构建完成后,我们需要对每个字符进行编码。
编码的规则是:向左走为0,向右走为1。
从根节点开始,对每个字符进行路径搜索,直到找到对应的叶子节点,记录下路径上的0和1,即为该字符的编码。
3. 数据压缩与解压缩利用赫夫曼编码,我们可以对待压缩数据进行压缩。
将每个字符替换为对应的编码后,将所有编码拼接起来,即可得到压缩后的数据。
解压缩则是将编码根据赫夫曼树进行反向解码,得到原始数据。
四、实验结果通过实验,我们将不同类型的数据进行了压缩和解压缩,并与原始数据进行了对比。
结果表明,赫夫曼树在数据压缩中表现出色,能够显著减小数据的大小,同时保持数据的完整性。
五、实验总结赫夫曼树作为一种高效的数据压缩算法,具有广泛的应用前景。
通过本次实验,我们深入了解了赫夫曼树的原理和构建方法,并验证了其在数据压缩中的有效性。
赫夫曼树的应用不仅可以提高数据传输的效率,还可以节省存储空间,对于大数据时代的到来具有重要意义。
数据结构哈夫曼树实验报告一、实验内容本次实验的主要内容是哈夫曼树的创建和编码解码。
二、实验目的1. 理解并掌握哈夫曼树的创建过程;2. 理解并掌握哈夫曼编码的原理及其实现方法;3. 掌握哈夫曼树的基本操作,如求哈夫曼编码和哈夫曼解码等;4. 学习如何组织程序结构,运用C++语言实现哈夫曼编码和解码。
三、实验原理哈夫曼树的创建:哈夫曼树的创建过程就是一个不断合并权值最小的两个叶节点的过程。
具体步骤如下:1. 将所有节点加入一个无序的优先队列里;2. 不断地选出两个权值最小的节点,并将它们合并成为一个节点,其权值为这两个节点的权值之和;3. 将新的节点插入到队列中,并继续执行步骤2,直到队列中只剩下一棵树,这就是哈夫曼树。
哈夫曼编码:哈夫曼编码是一种无损压缩编码方式,它根据字符出现的频率来构建编码表,并通过编码表将字符转换成二进制位的字符串。
具体实现方法如下:1. 统计每个字符在文本中出现的频率,用一个数组记录下来;2. 根据字符出现的频率创建哈夫曼树;3. 从根节点开始遍历哈夫曼树,给左分支打上0的标记,给右分支打上1的标记。
遍历每个叶节点,将对应的字符及其对应的编码存储在一个映射表中;4. 遍历文本中的每个字符,查找其对应的编码表,并将编码字符串拼接起来,形成一个完整的编码字符串。
哈夫曼解码就是将编码字符串还原为原始文本的过程。
具体实现方法如下:1. 从根节点开始遍历哈夫曼树,按照编码字符串的位数依次访问左右分支。
如果遇到叶节点,就将对应的字符记录下来,并重新回到根节点继续遍历;2. 重复步骤1,直到编码字符串中的所有位数都被遍历完毕。
四、实验步骤1. 定义编码和解码的结构体以及相关变量;3. 遍历哈夫曼树,得到每个字符的哈夫曼编码,并将编码保存到映射表中;4. 将文本中的每个字符用其对应的哈夫曼编码替换掉,并将编码字符串写入到文件中;5. 使用哈夫曼编码重新构造文本,并将结果输出到文件中。
五、实验总结通过本次实验,我掌握了哈夫曼树的创建和哈夫曼编码的实现方法,也学会了如何用C++语言来组织程序结构,实现哈夫曼编码和解码。
哈夫曼树实验报告哈夫曼树实验报告引言:哈夫曼树是一种经典的数据结构,广泛应用于数据压缩、编码和解码等领域。
本次实验旨在通过构建哈夫曼树,探索其原理和应用。
一、哈夫曼树的定义和构建方法哈夫曼树是一种特殊的二叉树,其叶子节点对应于待编码的字符,而非叶子节点则是字符的编码。
构建哈夫曼树的方法是通过贪心算法,即每次选择权值最小的两个节点合并,直到构建出完整的哈夫曼树。
二、哈夫曼编码的原理和实现哈夫曼编码是一种可变长度编码,即不同字符的编码长度不同。
其原理是通过构建哈夫曼树来确定字符的编码,使得频率较高的字符编码较短,频率较低的字符编码较长。
这样可以有效地减少编码的长度,从而实现数据的压缩。
三、实验过程和结果在本次实验中,我们选择了一段文本作为输入数据,通过统计每个字符的频率,构建了对应的哈夫曼树。
然后,根据哈夫曼树生成了字符的编码表,并将原始数据进行了编码。
最后,我们通过对编码后的数据进行解码,验证了哈夫曼编码的正确性。
实验结果显示,通过哈夫曼编码后,原始数据的长度明显减少,达到了较好的压缩效果。
同时,解码后的数据与原始数据完全一致,证明了哈夫曼编码的可靠性和正确性。
四、哈夫曼树的应用哈夫曼树在实际应用中有着广泛的用途。
其中,最典型的应用之一是数据压缩。
通过使用哈夫曼编码,可以将大量的数据压缩为较小的存储空间,从而节省了存储资源。
此外,哈夫曼树还被广泛应用于网络传输、图像处理等领域,提高了数据传输的效率和图像的质量。
五、对哈夫曼树的思考哈夫曼树作为一种经典的数据结构,其优势在于有效地减少了数据的冗余和存储空间的占用。
然而,随着技术的不断发展,现代的数据压缩算法已经不再局限于哈夫曼编码,而是采用了更为复杂和高效的算法。
因此,我们需要在实际应用中综合考虑各种因素,选择合适的压缩算法。
六、总结通过本次实验,我们深入了解了哈夫曼树的原理和应用。
哈夫曼编码作为一种重要的数据压缩算法,具有广泛的应用前景。
在实际应用中,我们需要根据具体情况选择合适的压缩算法,以达到最佳的压缩效果和性能。
哈夫曼树实验报告一、需求分析(1)输入输出形式输入数组的组数n: 整形变量组数(回车)请依次输入n组权值与字符, 中间用空格隔开。
如“2 a”:按右提示格式输入(回车)请输入待编译文本: 随机输入字符(回车)输出: 编译出的代码请输入待编译代码: 随机输入一串代码(回车)(2)输出: 编译出的代码(3)程序功能1. 用C语言实现二叉树的说明2. 输入n个权值, 并生成n个二叉树3. 对n个二叉树逐步生成Huffman树4. 对Huffman树的每个叶子结点生成编码5.用哈夫曼树编码。
6.解码哈夫曼编码。
(4)测试用例设计Example1: 输入325 a15 b60 cabbacc010*******输出010*******abbaccExample2: 输入510 a20 b30 c20 d10 eababcde10000100001101101输出10000100001101101ababcde二、概要设计1.根据给定的n个权值(w1, w2, …, wn)构成n棵二叉树的集合F={T1, T2, …, Tn}, 其中每棵二叉树Ti中只有一个带树为Ti的根结点在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树, 且置其根结点的权值为其左右子树权值之和3.在F中删除这两棵树, 同时将新得到的二叉树加入F中4.重复2, 3, 直到F只含一棵树为止三、 5.将给定的字符串通过程序编码成哈夫曼编码, 并打印结果在屏幕上。
四、 6.翻译给定的哈夫曼编码变成可读字符串, 并将结果打印在屏幕上。
五、详细设计四、调试分析(1)编译代码、运行代码所遇到的问题及其解决办法问题1: 编译代码过程中有遇到循环体的循环次数不对, 导致二叉树生成得不对解决办法:通过小数字的演算, 检验循环, 再进行更改(2)算法的时空分析(3)心得体会五、用户使用说明如上图所示, 依次输入组数、权值及全值所对应字符。
再根据用户自身需求输入需编译的文本及代码。
哈夫曼树实验报告一、实验目的1.理解哈夫曼树的概念和实现原理;2.掌握使用哈夫曼树进行编码和解码的方法;3.熟悉哈夫曼树在数据压缩中的应用。
二、实验原理哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形结构,通过将出现频率较高的数据项用较短的编码表示,从而达到压缩数据的目的。
哈夫曼树的构建过程如下:1.统计字符出现的频率,并按照频率从小到大排序;2.将频率最低的两个字符合并为一个节点,节点的频率为两个字符的频率之和;3.将新节点插入频率表,并将频率表重新排序;4.重复步骤2和3,直到频率表中只剩下一个节点,该节点即为哈夫曼树的根节点。
三、实验步骤1.统计输入的字符序列中每个字符出现的频率;2.根据频率构建哈夫曼树;3.根据哈夫曼树生成字符的编码表;4.将输入的字符序列编码为哈夫曼编码;5.根据哈夫曼树和编码表,解码得到原始字符序列。
四、实验结果以字符序列"abacabad"为例进行实验:1.统计字符频率的结果为:a-4次,b-2次,c-1次,d-1次;```a-4/\b-2c-1/\d-1空节点```3.根据哈夫曼树生成的编码表为:a-0,b-10,c-110,d-111;5. 根据哈夫曼树和编码表进行解码得到原始字符序列:"abacabad"。
五、实验总结通过本次实验,我深入了解了哈夫曼树的原理和实现方法,掌握了使用哈夫曼树进行字符编码和解码的过程。
哈夫曼树在数据压缩中的应用非常广泛,能够有效地减小数据的存储空间,提高数据传输效率。
在实际应用中,我们可以根据不同字符出现的频率构建不同的哈夫曼树,从而实现更高效的数据压缩和解压缩算法。
一、实验目的1. 理解哈夫曼编码的基本原理和重要性。
2. 掌握哈夫曼树的构建方法。
3. 熟悉哈夫曼编码和译码的实现过程。
4. 分析哈夫曼编码在数据压缩中的应用效果。
二、实验原理哈夫曼编码是一种基于字符频率的编码方法,它利用字符出现的频率来构造一棵最优二叉树(哈夫曼树),并根据该树生成字符的编码。
在哈夫曼树中,频率越高的字符对应的编码越短,频率越低的字符对应的编码越长。
这样,对于出现频率较高的字符,编码后的数据长度更短,从而实现数据压缩。
三、实验内容1. 构建哈夫曼树:- 统计待编码数据中每个字符出现的频率。
- 根据字符频率构建哈夫曼树,其中频率高的字符作为叶子节点,频率低的字符作为内部节点。
- 重复上述步骤,直到树中只剩下一个节点,即为哈夫曼树的根节点。
2. 生成哈夫曼编码:- 从哈夫曼树的根节点开始,对每个节点进行遍历,根据遍历方向(左子树为0,右子树为1)为字符分配编码。
- 将生成的编码存储在编码表中。
3. 编码和译码:- 使用生成的编码表对原始数据进行编码,将编码后的数据存储在文件中。
- 从文件中读取编码后的数据,根据编码表进行译码,恢复原始数据。
四、实验步骤1. 编写代码实现哈夫曼树的构建:- 定义节点结构体,包含字符、频率、左子树、右子树等属性。
- 实现构建哈夫曼树的核心算法,包括节点合并、插入等操作。
2. 实现编码和译码功能:- 根据哈夫曼树生成编码表。
- 编写编码函数,根据编码表对数据进行编码。
- 编写译码函数,根据编码表对数据进行译码。
3. 测试实验效果:- 选择一段文本数据,使用实验代码进行编码和译码。
- 比较编码前后数据的长度,分析哈夫曼编码的压缩效果。
五、实验结果与分析1. 哈夫曼树构建:- 成功构建了哈夫曼树,树中节点按照字符频率从高到低排列。
2. 哈夫曼编码:- 成功生成编码表,字符与编码的对应关系符合哈夫曼编码原理。
3. 编码与译码:- 成功实现编码和译码功能,编码后的数据长度明显缩短,译码结果与原始数据完全一致。
一、实验目的1. 理解并掌握哈弗曼树的构建原理。
2. 学会使用哈弗曼树进行数据编码和解码。
3. 了解哈弗曼编码在数据压缩中的应用。
二、实验原理哈弗曼树(Huffman Tree)是一种带权路径长度最短的二叉树,用于数据压缩。
其基本原理是:将待编码的字符集合按照出现频率从高到低排序,构造一棵二叉树,使得叶子节点代表字符,内部节点代表编码,权值代表字符出现的频率。
通过这棵树,可以生成每个字符的编码,使得编码的平均长度最小。
三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C++3. 开发工具:Visual Studio 2019四、实验步骤1. 构建哈弗曼树(1)创建一个结构体`HuffmanNode`,包含字符、权值、左子树和右子树指针。
```cppstruct HuffmanNode {char data;int weight;HuffmanNode left;HuffmanNode right;};(2)定义一个函数`HuffmanTree()`,用于创建哈弗曼树。
```cppHuffmanNode HuffmanTree(std::vector<char>& chars, std::vector<int>& weights) {// 创建初始二叉树std::vector<HuffmanNode> trees;for (int i = 0; i < chars.size(); ++i) {trees.push_back(new HuffmanNode{chars[i], weights[i], nullptr, nullptr});}// 构建哈弗曼树while (trees.size() > 1) {// 选择两个权值最小的节点auto it1 = std::min_element(trees.begin(), trees.end(),[](HuffmanNode a, HuffmanNode b) {return a->weight < b->weight;});auto it2 = std::next(it1);HuffmanNode parent = new HuffmanNode{0, it1->weight + it2->weight, it1, it2};// 删除两个子节点trees.erase(it1);trees.erase(it2);// 将父节点添加到二叉树集合中trees.push_back(parent);}// 返回哈弗曼树根节点return trees[0];}```2. 生成哈弗曼编码(1)定义一个函数`GenerateCodes()`,用于生成哈弗曼编码。
六.实验截图
七实验体会
1、构建哈夫曼树的关键在于找最小树;在F中选择两棵根结点权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树,且至新的二叉树的根结点的权值为其左右子树上根结点的权值之和。
2、由于学习的不足没有实现编码文件的译码,今后会加以改进 (╯﹏╰)
3、在逆向求编码的for循环里犯了一个逻辑错误导致求出来的3、4位编码串行,尝试了多钟数据输入才找到原因所在,并加以改正,编写程序需一步一步的去调试并找到错误所在。
附源程序:
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<malloc.h>
typedef struct
{
char data; //结点字符
int weight; //结点权值
int parent,lchild,rchild; //父子结点
}HTNode,* HuffmanTree;
typedef char * *HuffmanCode;
void Select(HuffmanTree HT, int m, int& s1, int& s2)
{
int i;
s1 = s2 = 1;
for(i=1; i<=m; i++)
{
if (HT[i].parent==0)
{
s1=i;
break;
}
}
for(i=i+1; i<=m; i++)
{
if (HT[i].parent==0 && HT[s1].weight>HT[i].weight)
s1=i;。