文本处理是现代化计算机应用的重要领域。
文本由字符组成，字符以某种编码形式存储在计算机中。
每个字符的编码可以是相等长度的，也可以是不等长度的。
我们熟知的ASCII编码是等长编码。
为了提高存储和处理文本的效率，在一些计算机应用场合，如数据通信，常采用不等长的编码，对常用的字符用较少的码位编码，不常出现的字符用较多的码位编码，从而减少文本的存储长度。
哈夫曼编码就是用于此目的的不等长编码方法。
当然，编码的对面就有译码。
本课题中，首先是构造哈夫曼树。
给定一组权值，以此作为叶结点的权值，可以构造多棵扩充二叉树，它们通常具有不同的加权路径长度。
其中具有最小加权路径长度的扩充二叉树，用于构造高效的不等长编码。
哈夫曼给出了构造具有最小加权路径长度的扩充二叉树的算法，称位哈夫曼算法。
用哈夫曼算法构造的扩充二叉树称为哈夫曼编码树或哈夫曼树。
当然，还有编码和译码部分。
本系统的前端开发工具是VisualC++6.0。
具有输入字符集大小及权值大小，构造哈夫曼树，并对用户输入的字符串进行编码以及译码还有退出四种功能。
本程序经过测试后，功能均能实现，运行稳定。

1．对于二叉排序树，下面的说法（）是正确的。
A．二叉排序树是动态树表，查找不成功时插入新结点时，会引起树的重新分裂和组合B．对二叉排序树进行层序遍历可得到有序序列C．用逐点插入法构造二叉排序树时，若先后插入的关键字有序，二叉排序树的深度最大D．在二叉排序树中进行查找，关键字的比较次数不超过结点数的1/22．在有n个结点且为完全二叉树的二叉排序树中查找一个键值，其平均比较次数的数量级为（）。
A．O(n)B．O(log2n)C．O(n*log2n)D．O(n2)3．静态查找与动态查找的根本区别在于（）。
A.它们的逻辑结构不一样B.施加在其上的操作不同C.所包含的数据元素类型不一样D.存储实现不一样4．已知一个有序表为{12，18，24，35，47，50，62，83，90，115，134}，当折半查找值为90的元素时，经过（）次比较后查找成功。
A．2B．3C．4D．55．已知数据序列为（34，76，45，18，26，54，92，65），按照依次插入结点的方法生成一棵二叉排序树，则该树的深度为（）。
A.4B.5C.6D.76．设散列表表长m=14，散列函数H（k）=kmod11。
表中已有15，38，61，84四个元素，如果用线性探测法处理冲突，则元素49的存储地址是（）。
A.8B.3C.5D.97.平衡二叉树的查找效率呈（）数量级。
A.常数阶B.线性阶C.对数阶D.平方阶8.设输入序列为{20,11,12,…},构造一棵平衡二叉树，当插入值为12的结点时发生了不平衡，则应该进行的平衡旋转是（）。
A.LLB.LRC.RLD.RR二、填空题（每空3分，共24分）。
1．在有序表A[1..18]中，采用二分查找算法查找元素值等于A[7]的元素，所比较过的元素的下标依次为。
2．利用逐点插入法建立序列(61，75，44，99，77，30，36，45)对应的二叉排序树以后，查找元素36要进行次元素间的比较，查找序列为。
3.用顺序查找法在长度为n的线性表中进行查找，在等概率情况下，查找成功的平均比较次数是。
4.二分查找算法描述如下：intSearch_Bin(SSTST,KTkey){low=1;high=ST.length;while(low＜=high){mid=(low+high)/2;if(key==ST.elem[mid].key)returnmid;elseif(key＜ST.elem[mid].key);else;}return0;}5．链式二叉树的定义如下：typedefstructBtn{TElemTypedata;;}BTN,*BT;6．在有n个叶子结点的哈夫曼树中，总结点数是。
三、综合题（共52分）。
1.（共12分）假定关键字输入序列为19，21，47，32，8，23，41，45，40，画出建立二叉平衡树的过程。
2.（共15分）有关键字{13，28，31，15，49，36，22，50，35，18，48，20}，Hash函数为H=keymod13，冲突解决策略为链地址法，请构造Hash表（12分），并计算平均查找长度（3分）。
ASL=3.（共10分）设关键字码序列{20，35，40，15，30，25}，给出平衡二叉树的构造过程。
4.（共15分）设哈希表长为m=13，散列函数为H(k)=kmod11，关键字序列为5，7，16，12，11，21，31，51，17

华东交通大学C++课设第8题数据结构课设，哈夫曼树，哈夫曼编码

数据结构编码实战：哈夫曼树c++实现可以定义，哈夫曼各种函数实现

运用fibonaccic数列构造哈弗曼树，并遍历哈夫曼树求出各fibonacci数的哈夫曼编码

用DEVC++编译实现。
一个完整的系统应具有以下功能： （1）I：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）E：编码（Encoding）。
利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件htmTree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）D：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TextFile中。
（4）P：印代码文件（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写入文件CodePrint中。
（5）T：印哈夫曼树（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。

1、对输入的字符串统计出现频率，进行哈夫曼编码。
。
2、生成的哈夫曼编码以及哈夫曼树可保存到本地文件。
。
3、对接下来输入的01字符串，用先前的哈夫曼编码进行解码。
。
4、全过程C语言实现。
。

在当今信息爆炸时代，如何采用有效的数据压缩技术节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已越来越引起人们的重视，哈夫曼正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。
哈夫曼编码的应用很广泛，利用哈夫曼树求得用于通信的二进制编码称为哈夫曼编码。
树中从根到每一个叶子都有一条路径，对路径上的各分支约定：指向左子树的分支表示“0”码，指向右子树的分支表示“1”码，取每条路径上的“0”或“1”的序列作为和各叶子对应的字符的编码，这就是哈夫曼编码。
而与之相反的过程就称为译码。
本文主要完成哈夫曼树的建立、哈夫曼编码和译码的功能。
我们主要运用的数据结构是哈夫曼结点结构和编码结构，采用顺序链表形式存储。
整体思路清晰明了，算法通俗易懂，通过调试运行，执行结果真确。

自己写的哈夫曼树的构造和求最短路径，typedefstruct{intweight;intparent;intlchild;intrchild;}HNodeType;intn;HNodeTypeHuffNode[MAXNODE];voidHaffmanTree(HNodeTypeHuffNode[])

java课程设计关于哈夫曼树编码译码,输入一串字符串,将其根据字符出现的频率建哈夫曼树并根据树进行译码。
此word的代码完全拷贝在eclipse可直接运行,此文档仅供参考,希望各位能做出自己的修改成适合自己的文档。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。