这个程序是研一上学期的课程大作业。当时，跨专业的我只有一点 C 语言和数据结构基础，为此，我查阅了不少资料，再加上自己的思考和分析，实现后不断调试、测试和完善，耗时一周左右，在 2012/11/19 完成。虽然这是一个很小的程序，但却是我完成的第一个程序。
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以下为完整的作业报告：
一、问题描述：
名称：基于哈夫曼编码的文件压缩解压
目的：利用哈夫曼编码压缩存储文件，节省空间
输入：任何格式的文件（压缩）或压缩文件（解压）
输出：压缩文件或解压后的原文件
功能：利用哈夫曼编码压缩解压文件
性能：快速
二、问题的初步讨论：
为了建立哈夫曼树，首先扫描源文件，统计每类字符出现的频度（出现的次数），然后根据字符频度建立哈夫曼树，接着根据哈夫曼树生成哈夫曼编码。再次扫描文件，每次读取8bits，根据“字符—编码”表，匹配编码，并将编码存入压缩文件，同时存入编码表。解压时，读取编码表，然后读取编码匹配编码表找到对应字符，存入文件，完成解压。
三、总的UML协同图：
四、文件读取方式和处理单元的分析：
压缩解压的第一步就是读取文件，为了能够处理任何格式的文件，采用二进制方式读写文件。以一个无符号字符（unsigned char）的长度8位为处理单元，最多有256（0~255）种组合，即256类字符。
五、字符频度扫描的分析：
要建立哈夫曼树，先要得到各类字符的频度，我想到了两种扫描方案：
1、利用链表存储，每扫描到一类新字符就动态分配内存；
2、利用数组，静态分配256个空间，对应256类字符，然后用下标随机存储。
链表在需要时才分配存储空间，可以节省内存，但是每加入一个新字符都要扫描一次链表，很费时；考虑到仅有256个字符种类，不是很多，使用静态数组，不会造成很大的空间浪费，而可以用数组的下标匹配字符，不需扫描数组就可以找到每类字符的位置，达到随机存储的目的，效率有很大的提高。当然，不一定每类字符都出现，所以，统计完后，需要排序，将字符频度为零的结点剔除。
我定义的数组类似这样：Node array[CHAR_KINDS]，其中CHAR_KINDS为8位无符号字符对应的256（0~255）种不同组合，这样每扫描到一个字符，直接将字符作为下标，就可以找到字符的位置。
六、建立哈夫曼树的分析：
哈夫曼树为二叉树，树结点含有权重（在这里为字符频度，同时也要把频度相关联的字符保存在结点中）、左右孩子、双亲等信息。
考虑到建立哈夫曼树所需结点会比较多，也比较大，如果静态分配，会浪费很大空间，故我们打算用动态分配的方法，并且，为了利用数组的随机访问特性，也将所需的所有树节点一次性动态分配，保证其内存的连续性。另外，结点中存储编码的域，由于长度不定，也动态分配内存。
6.1、这时，针对上面的字符扫描结点就要做一些改动：
将其定义成临时结点TmpNode，这个结点仅保存字符及对应频度，也用动态分配，但是一次性分配256个空间，统计并将信息转移到树结点后，就将这256个空间释放，既利用了数组的随机访问，也避免了空间的浪费。
七、生成哈夫曼编码的分析：
每类字符对应一串编码，故从叶子结点（字符所在结点）由下往上生成每类字符对应的编码，左‘0’，右‘1’。为了得到正向的编码，设置一个编码缓存数组，从后往前保存，然后从前往后拷贝到叶子结点对应编码域中，根据上面“建立哈夫曼树的协商”的约定，需要根据得到的编码长度为编码域分配空间。对于缓存数组的大小，由于字符种类最多为256种，构建的哈夫曼树最多有256个叶子结点，树的深度最大为255，故编码最长为255，所以分配256个空间，最后一位用于保存结束标志。
八、文件压缩的分析：
上面协定以8位的字符为单元编码，这里压缩当然也以8位为处理单元。
首先将字符及种类和编码（编码表）存储于压缩文件中，供解压时使用。
然后以二进制打开源文件，每次读取一个8位的无符号字符，循环扫描匹配存储于哈夫曼树节点中的编码信息。
由于编码长度不定，故需要一个编码缓存，待编码满足8位时才写入，文件结束时缓存中可能不足8位，在后面补0，凑足8位写入，并将编码的长度随后存入文件。
在哈夫曼树节点中，编码的每一位都是以字符形式保存的，占用空间很大，不可以直接写入压缩文件，故需要转为二进制形式写入；至于如何实现，可以定义一个函数，将保存编码的字符数组转为二进制，但是比较麻烦，效率也不高；正好，可以利用C语言提供的位操作（与、或、移位）来实现，每匹配一位，用“或”操作存入低位，并左移一位，为下一位腾出空间，依次循环，满足8位就写入一次。
8.1、压缩文件的存储结构：
结构说明：字符种类用来判断读取的字符、频度序偶的个数，同时用来计算哈夫曼结点的个数；文件长度用来控制解码生成的字符个数，即判断解码结束。
九、文件解压的分析：
以二进制方式打开压缩文件，首先将文件前端的字符种类数读取出来，据此动态分配足够空间，然后将随后的字符—编码表读取处理保存到动态分配的结点中，然后以8位为处理单元，依次读取随后的编码匹配对应的字符，这里对比编码依然用在文件压缩中所用的方法，就是用C语言的位操作，同0x80与操作，判断8bits字符的最高位是否为‘1’，对比一位后，左移一位，将最高位移除，次高位移到最高位，依次对比。这次是从编码到字符反向匹配，与压缩时有一点不同，需要用读取的编码逐位与编码表中的编码进行对比，对比一位后，增加一位再对比，而且每次对比都是一个循环（与每个字符的编码对比），效率很低。
于是，我思考另外的方法，可以将哈夫曼树保存到文件中，解码时，从树根到叶子对比编码，只要一次遍历就可以找到编码对应的存于叶子结点中的字符，极大提高了效率。
然而，我们发现树结点中有字符、编码、左右孩子、双亲，而且孩子和双亲还必须是整型的（树节点最多为256*2-1=511个），占用空间很大，会导致压缩文件变大，这是不可取的，因为我们的目的就是压缩文件。
我们进一步考虑，可以仅存储字符及对应频度（频度为unsigned long，一般情况下与int占用空间一样，同为4个字节），解码时读取数据重建哈夫曼树，这样就解决了空间问题。
虽然重建哈夫曼树（双重循环，每个循环的次数最大为511）也要花费一定的时间，但是相对上面的与编码表匹配（每位编码都要循环匹配所有字符（最多为256种）一次，而总的编码位数一般很大，且随着文件变大而增长）所花费的时间更少。
9.1由于解压的方式变了，在这里要对上面的协商作一些修改：
1、修改后的总UML协同图：
2、在文件压缩时，就不需要保存编码表，改为保存字符及对应权重。
3、在文件压缩时，处理最后不足8位的编码后，不再需要保存编码的长度，因为解压时从树根向下匹配，到达叶子就停止（所有叶子结点都在连续分配的树结点空间的低端，故可以用结点下标判断是否到达叶子结点），不会超过而读取最后的无效编码。
十、定义所需类：
10.1、文件压缩所需类：
行为说明：char_kinds保存出现的字符种类；char_temp用来保暂存字符；code_buf暂存匹配出来的编码；compres()是主压缩函数，接收两个文件名，一个输入，可以是任何格式的待压缩文件，一个输出，为压缩后的编码文件；
10.2、文件解压所需类：
行为说明：char_kinds保存出现的字符种类；char_temp用来保暂存字符；root保存解码时的当前结点索引，用来判断是否达到叶子结点；extract()是主压缩函数，接收两个文件名，一个输入，为压缩后的编码文件，一个输出，为解码后的原文件；
10.3、其他重要类：
行为说明：
1、tmp_nodes用来保存字符频度，动态一次性分配256个空间，统计后删除；CalChar()用于生成8位的256个字符及对应频度（出现次数）；
2、node_num保存树结点总数，CreateTree()建立哈夫曼树，select()函数用来找最小的两个结点；
3、huf_node树结点用来保存编码信息，HufCode()生成哈夫曼编码；
10.4、类的关联图：
行为说明：CreateTree()和HufCode()供compress调用，前者建立哈夫曼树，后者生成哈夫曼编码；CreateTree()供extrac()调用，重建哈夫曼树，用于解码；
十一、编码行为状态图：
后来我在初步编码时，发现一些问题：解码后无法得到完全正确的源文件，经过排查，发现以EOF判断压缩文件的结束不可取，因为压缩文件是二进制文件，而EOF一般用来判断非二进制文件的结束，所以我们加入了文件长度来控制。
11.1、于是上面的协商需要一些改动：
1、修改后的字符统计类：
2、修改后的文件压缩类：
3修改后的编码行为状态图：
![clip_image008[1]](http://images.cnitblog.com/blog/646820/201407/202125193966977.gif "clip_image008[1]"){kind=small}
十二、函数实现：
12.1、实现语言及编码环境：
实现语言：C语言，兼容嵌入式，运行效率高
编码环境：XP+VS2010(debug模式)
12.2、结构体及函数定义：
两个重要的结点结构体：
三个函数用于建立哈夫曼树和生成哈夫曼编码：
两个主要函数——压缩解压函数：
12.3、函数说明：
12.3.1、其他函数：
Select函数供CreateTree函数调用，找两个最小的结点，找到第一个后需要将其parent设为‘1’（初始化后为‘0’）表明此结点已被选中：
建立哈夫曼树，每次用select()函数找两个最小结点：
生成哈夫曼编码，由叶子到根反向生成编码，左‘0’，右‘1’，每个code域的内存动态分配：
12.3.2、压缩函数中的几个部分的说明：
动态分配256个暂存结点，用下标索引统计字符频度：
这里以feof来判断文件结束，是由于eof判断的文件类型比较局限，而feof在读完最后一个字节之后，再次读文件时才会设置结束标志，所以需要在while循环之前读一次，然后每次在循环的最后读取文件，这样可以正确判断文件结束；以位操作来匹配编码，每次存入最低位，然后左移一位，依次循环处理，满8位保存一次：
最后缓冲中不足8位，补0凑足8位（左移）：
12.3.3、解压函数中的说明：
压缩文件为二进制文件，feof在这里无法正确判断结束，故用一个死循环处理编码，以压缩时存储的文件长度来控制循环的结束。每当root小于char_kinds，就匹配到了一个字符，是因为字符的下标范围是0~char_kinds-1。
十三、程序健壮性考虑：
13.1、字符种类为‘1’：
当字符种类为‘1’时，只有一个哈夫曼结点，无法构造哈夫曼编码，但是可以直接处理，依次保存字符种类数、字符、字符频度（此时就是文件长度）即可，解压时仍然先读取字符种类数，为‘1’则特殊处理，读取字符和频度（此时就是文件长度），利用频度控制循环，输出字符到文件即可，此时压缩文件的存储结构为：
在压缩函数前部加入特殊情况的判断和处理：
在解压函数前部加入特殊情况判断和处理：
13.2、输入文件不存在：
由于压缩或解压时，输入文件必须是存在的，而用户可能会输错，因此有必要加入输入文件的存在性进行判断，防止文件不存在而导致程序异常退出：
1、将压缩解压的返回值改为int：
2、在压缩和解压函数中加入：
3、在main函数中加入压缩解压函数是否异常退出的判断：
十四、系统测试：
14.1、测试流程图：
14.2、代码运行测试：
14.2.1、使用说明：
（编译链接生成的可执行文件为：hufzip.exe）
双击hufzip.exe运行，输入所选择操作类型的数字代号：
1：compress（压缩）
2：extract（解压）
3：quit（退出）
然后提示输入源文件和目标文件，可以输入完整的路径名加文件名，也可以仅输入一个文件名（默认在当前运行目录下寻找），如果不小心输错源文件名或源文件不存在，将提示出错，然后可以再次输入，如下图所示：
14.2.2、测试的几个文件：
“1.txt”中为全为字符‘a’（共1024*1024个），由于只有一种字符，压缩文件只保存了字符种类（4byte）、字符（1byte）和字符频度（4byte），故为9字节，控制台及文件压缩情况如下（1.txt.hufzip为压缩文件，1.hufzip.txt为解压后的文件）：
“2.txt”为0~255的整数，其中0出现1次，1出现2次，……，255出现256次，其控制台及压缩情况如下（2.txt.hufzip为压缩文件，2.hufzip.txt为解压后的文件）：
“3.doc”为一个随意的word文档，其控制台及压缩情况如下（3.doc.hufzip为压缩文件，3.hufzip.doc为解压后的文件）：
“4.jpg”是一个图像文件，输入绝对路径对4.jpg进行压缩，其控制台及压缩情况如下（4.jpg.hufzip为压缩文件，4.hufzip.jpg为解压后的文件）：
14.2.3、由上面的几种文件的压缩前后的对比可以得出：
哈夫曼编码对文本文件，一般可以达到大约2:1的压缩比，特别是有规律的文本文件，可以达到高于2:1的压缩比，而对于图像等特殊文件压缩比几乎为1:1，效果不理想。
十五、总结：
通过这一个压缩和解压程序的设计，我学习了UML的使用，提升了编码能力，提升了调试能力，总之，受益匪浅。
转载自：http://www.cnblogs.com/keke2014/p/3857335.html
