自己写的数据结构课设，欢迎需要的朋友下载参考。利用数据结构——哈夫曼编码实现文件压缩，编程语言——C++。

哈夫曼树及其编码 问题描述： 设计一个利用哈夫曼算法的编码系统，重复地显示并处理以下项目，直到选择退出为止。 基本要求： ⑴初始化：键盘输入字符集大小n、n个字符和n个权值，建立哈夫曼树； ⑵编码：利用建好的哈夫曼树生成哈夫曼编码； ⑶输出其哈夫曼树及哈夫曼编码； ⑷设字符集及频度如下表： 字符 空格 A B C D E F G H I J K L M 频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 频度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1

中国科学院计算技术研究所的刘昊淼老师的课件，里面详细讲述了哈希算法

Spark-LSH 局部敏感哈希。 主要是的 PySpark 端口。 先决条件 火花 1.2+ Python 2.7+ SciPy 0.15+ NumPy 1.9+ 实施细则 该项目遵循 spark-hash Scala LSH 实现的主要工作流程。 它的核心lsh.py模块接受 RDD 支持的密集 NumPy 数组或 PySpark SparseVectors 列表，并生成一个模型，该模型只是对生成的所有中间 RDD 的包装。 下面将详细介绍每个步骤。 重要的是要注意，虽然这个管道将接受密集或稀疏向量，但来自的原始哈希函数几乎肯定会因密集向量而失败，导致所有向量都被散列到所有波段中。 目前正在开展工作以实现更均匀地分割密集向量的替代哈希函数。 对于稀疏情况，结果与的结果重复。 用法 用法遵循 spark-hash 项目的用法。 参数保持不变。 参数 命令行参数： --bins

编—译码系统的设计 内容： 读入待编码的文字，统计各字符出现的频率 构造哈夫曼树 得到各字符的哈夫曼编码 对原文进行编码 发送、接收 还原（译码）收到的文字 利用哈夫曼树，从根到叶子读0、1序列，直到终止，再读下一个字符 比较（校验） 合理设计窗口界面，待编码的文字通过窗口的编辑界面（类似记事本的编辑界面）录入，在界面上显示各个字符出现的频率及哈夫曼编码，对原文编码并在界面上显示出来；对译码文字还原，显示在界面上与原文对照。功能菜单或按钮自行设计，以合理为目的。 利用socket进行电文的发送与接收 在界面上显示出哈夫曼树及其生成过程

在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量。同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变。

本程序完成了哈夫曼编码的所有功能。 并在原有代码上经过改进，完成了对哈夫曼编码的二次压缩， 将7位10编码合成一位10进制数，然后将十进制数对应的ASCII码存入文件中，完成二次压缩。 源代码中都有标注，可根据需要进行改动删减。

前言 本篇章主要介绍哈夫曼树及哈夫曼编码，包括哈夫曼树的一些基本概念、构造、代码实现以及哈夫曼编码，并用Python实现。 1. 基本概念 哈夫曼树(Huffman(Huffman(Huffman Tree)Tree)Tree)，又称为最优二叉树，指的是带权路径长度最小的二叉树。树的带权路径常记作： 其中，nnn为树中叶子结点的数目，wkw_kwk​为第kkk个叶子结点的权值，lkl_klk​为第kkk个叶子结点与根结点的路径长度。 带权路径长度是带权结点和根结点之间的路径长度与该结点的权值的乘积。有关带权结点、路径长度的概念请参阅这篇博客。 对于含有nnn个叶子结点的哈夫曼树，其共有

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