实验二： 实验目的：理解LZ78编码算法。 实验内容：写出程序，利用LZ78编码实现对某字符序列的二元压缩（二元压缩，即编成二进制序列），并能解压。 实验步骤： 1、压缩 （1） 为字符序列中可能出现的字符进行二进制编码 （2） 根据LZ78编码算法为字符序列分段； （3） 为各段分配二进制段号，并建立字典； （4） 为字符序列的各段进行二进制编码。 2、解压 （1） 一边建立字典表，一边译码

文件压缩和解压（SharpZipLib）;ICSharpCode.SharpZipLib.dll

数据结构大作业基于哈夫曼编码的压缩和解压实现 - 副本.doc

初始化：给出十万个随机字符 字符中只包含小写的英文字母a z 输出初始化文件名为input txt 可以使用给出的随机代码自己随机生成十万个字符 代码见附录rand cpp 也可以使用给出的十万个字符 文件见附录input txt 2 建立编码表：建立相应的huffman树 对上述字符进行编码 3 编码：根据编码表对输入的字符串进行编码压缩 并将编码后的字符串输出到compress txt文件中 4 译码：对compress txt中的压缩字符进行解压缩 把解压的答案输出到文件decompress txt文件中 5 比较decompress txt和input txt中的字符是否完全相同 并计算压缩率

VS2015 C++ 调用7z SDK实现压缩和解压，包含了编译好的dll

实现了用Huffman树对数据进行压缩，key文件中存的是字符使用频率。用Expresscode解压文件。

割点 matlab代码 HuffmanImageCompression 项目说明 项目github 项目语言 C++(std=C++11) 编写与测试操作系统平台 ubuntu 16.04 文件要求 目前项目仅可以对BMP图像文件进行压缩。 压缩后的文件的扩展名为.hfmc ，压缩后文件结构为： 原图像文件头（54字节） 编码后图像数据总位数dataBitCount（4字节，即一个32为无符号整数） 原图像文件中不同的数据单元的数目weightMapValCount（4字节，即一个32为无符号整数） 权重映射表（表中每一项包含1个字节的原数据和4个字节即32位无符号整数表示的权重值，一共5个字节，表的总大小为weightMapValCount * 5） 编码数据，实际的编码数据位数为dataBitCount，最后一个字节的数据如果是不满8位，余下的位用0作为padding 算法流程 压缩 读取图像文件，每个像素包含RGB三个色彩通道，每个通道占1个字节，这是编码的单元。 对读取到的每个像素的色彩通道数据进行权重统计。 根据权重统计构建Huffman编码树。 从Huffman编码树的根节

C语言写的简单的哈弗曼树文件压缩与解压，实验报告格式， 内含：源代码+运行结果截图+算法描述

NULL 博文链接：https://1471080924.iteye.com/blog/2154500

大二课设作业。使用哈夫曼树进行文件编码，从而实现文件的压缩。整个程序基于QT5.12进行操作，并且实现了可视化界面。包括编码，解码。如果有什么问题，可私戳了解。