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    Huffman算法压缩解压缩(C)

    Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法,通过构建Huffman树,将出现频率高的字符用短编码表示,出现频率低的字符用长编码表示,从而实现对数据的压缩。以下是Huffman压缩算法的详细流程: 统计字符频率:遍历待压缩的数据,统计每个字符出现的频率。 构建优先队列:将每个字符及其频率作为一个结点放入优先队列(或最小堆)中,根据字符频率构建一个按频率大小排序的优先队列。 构建Huffman树:不断地从优先队列中取出频率最小的两个结点,合并为一个新结点,并将新结点重新插入到优先队列中,直到队列只剩下一个结点,即Huffman树的根结点。 生成Huffman编码:通过遍历Huffman树,从根结点到每个叶子结点的路径上的左右分支分别对应编码0和1,根据路径生成每个字符的Huffman编码。 压缩数据:根据生成的Huffman编码,将待压缩数据中的每个字符替换为对应的Huffman编码,得到压缩后的数据。 存储压缩表:将字符与对应的Huffman编码关系存储为压缩表,以便解压缩时使用。 存储压缩数据:将压缩后的数据以二进制形式存储。 在解压缩时,需要根据存储的Huffman编码表和压缩数据,使用相同的Huffman树结构进行解码,将压缩数据解压缩成原始数据,并输出原始数据。 Huffman压缩算法的优势在于可以根据数据的特征自适应地确定编码,使得出现频率高的字符拥有更短的编码,从而实现高效的数据压缩。然而,Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳,适用于处理较大规模的数据压缩。

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    有效的学习C语言,易懂,趣味,实用的成长之路

    学好C语言的秘诀就是1234:“一字真言,两种态度,三个框架,四项注意”。 各位看官,学好C语言,其实只需一个字,那就是“编”。 学习C语言,乃至学习所有的语言,都讲究一个动手--不是动手打人,而是动手编程序。你必须通过编写程序来熟悉知识、理解知识。倘若只学不编,只看别人的程序,自己不动手写,是不能从入门到精通的。要知道,在计算机界,只说不练的人很欠揍。试想一下,你在哪里辛辛苦苦的编程序,他却站在一边,如老板一样喋喋不休,对你提出这项意见,那项思路,甚至畅谈自己编程将会如何如何,好像很牛皮的样子,但就是不编

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    【Java数据结构】详解Stack与Queue(三)

    常用的方法为以上三个方法,但总共有六个方法。 🍓入队列:add()、offer() 相同:未超出容量,从队尾压入元素,返回压入的那个元素。 区别:在超出容量时,add()方法会对抛出异常,offer()返回false 🍓出队列:remove()、poll() 相同:容量大于0的时候,删除并返回队头被删除的那个元素。 区别:在容量为0的时候,remove()会抛出异常,poll()返回null 🍓获取队头元素(不删除):element()、peek() 相同:容量大于0的时候,都返回队头元素。但是不删除。 区别:容量为0的时候,element()会抛出异常,peek()返回null。 虽然有六个方法,但我们经常用的是 offer(),poll(),peek()。知道这另外三个方法就行了 此外我们还需记住size()和isEmpty(),这两个方法之前就见过,想必不用多说了。

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