一、设计要求
问题描述：利用哈夫曼编码进行信息通讯可以大大提高信道的利用率，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输数据预先编码；在接受端将传来的数据进行译码。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。
基本要求：根据某字符文件统计字符出现频度，构造Huffman 树，编制Huffman 编码，并将给定字符文件编码，生成编码文件；再将给定编码文件解码，生成字符文件。（要求按二进制位表示编码）
测试数据：英文文件。
提高要求：用二进制表示编码，生成二进制的编码文件。👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “哈夫曼” 获取。👈👈👈
二、代码设计
在现代信息通讯领域，哈夫曼编码作为一种经典的无损数据压缩算法，通过对字符频率的统计和编码，能够有效地提高信道利用率、缩短信息传输时间、降低传输成本。本设计旨在构建一个基于C++和Qt框架的哈夫曼编码与解码系统，展示哈夫曼编码的原理和实现方法。
1.哈夫曼编码原理
哈夫曼编码是一种基于字符频率的最优前缀编码算法。其基本思想是对出现频率较高的字符使用较短的编码，对出现频率较低的字符使用较长的编码，从而达到压缩数据的目的。
构建频率表：通过遍历输入文本，统计每个字符的出现频率，并将其存储在一个频率表（哈希表）中。代码实现如下：
void buildFrequencyTable(const QString& text, QMap<char, int>& frequencyTable) { for (QChar ch : text) { frequencyTable[ch.toLatin1()]++; } }
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构建哈夫曼树：利用最小堆（优先队列）构建哈夫曼树。每次从堆中取出两个频率最小的节点，合并成一个新的节点，并将新节点插入堆中，直到堆中只剩下一个节点，即哈夫曼树的根节点。代码实现如下：
HuffmanNode* buildHuffmanTree(const QMap<char, int>& frequencyTable) { QVector<HuffmanNode*> nodes; for (auto it = frequencyTable.begin(); it != frequencyTable.end(); ++it) { nodes.append(new HuffmanNode(it.key(), it.value())); } while (nodes.size() > 1) { std::sort(nodes.begin(), nodes.end(), NodeComparator()); HuffmanNode* left = nodes.takeLast(); HuffmanNode* right = nodes.takeLast(); HuffmanNode* parent = new HuffmanNode('\0', left->frequency + right->frequency); parent->left = left; parent->right = right; nodes.append(parent); } return nodes.first(); }
生成哈夫曼编码：从哈夫曼树的根节点出发，遍历整棵树，为每个字符分配相应的二进制编码。左子节点表示0，右子节点表示1。代码实现如下：
void buildHuffmanCodes(HuffmanNode* root, const QString& code, QMap<char, QString>& huffmanCodes) { if (!root) return; if (root->left == nullptr && root->right == nullptr) { huffmanCodes[root->character] = code; } buildHuffmanCodes(root->left, code + "0", huffmanCodes); buildHuffmanCodes(root->right, code + "1", huffmanCodes); }
编码文本：利用生成的哈夫曼编码表，将输入文本编码成二进制字符串。代码实现如下：
QString encodeText(const QString& text, const QMap<char, QString>& huffmanCodes) { QString encodedText; for (QChar ch : text) { encodedText += huffmanCodes[ch.toLatin1()]; } return encodedText; }
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三、测试结果
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