huffman演算法實現檔案的壓縮與解壓
本文采用哈夫曼編碼的方式進行檔案的壓縮和解壓縮，主要原理是通過huffman編碼來表示字元，出現次數多的編碼短，出現次數少的編碼長，這樣整體而言，所需的總的bit位是減少的。但是當大部分字元出現的頻率都差不多時，huffman壓縮的壓縮率就會很低。
1.利用哈夫曼編碼壓縮檔案，主要思想：
(1).統計出檔案中各個字元出現的次數；
(2).構建huffmanTree,生成每個字元對應的編碼，然後將編碼寫入壓縮檔案中；
(3).編寫配置檔案，因為在壓縮後是找不到原檔案的，所以需要藉助配置檔案來記錄檔案出現的字元以及字元出現的次數，方便解壓縮；
(4).檔案的解壓縮實際上就是將壓縮檔案翻譯過來儲存到解壓縮檔案中，需要使用壓縮過程中生成的配置檔案配合完成。
2.下面具體介紹檔案的壓縮和解壓縮步驟.
首先是檔案壓縮：
1) 統計檔案中所有字元出現的次數,需要明白以下幾點：
1.1)在文字檔案中，資料是以字元的ASCII碼形式存放，ASCII碼的範圍是0-255，所以檔案壓縮中以256的陣列作為底層資料結構，其中資料型別為CharInfo,包括字元，字元出現次數以及huffman編碼；
1.2)在讀寫檔案時要用二進位制形式，以”r”,”w”和“rb”,“wb”來進行讀寫，它們主要的區別在哪呢？
<1>從檔案編碼的方式來看，檔案可分為ASCII碼檔案和二進位制碼檔案兩種。ASCII檔案也稱為文字檔案，這種檔案在磁碟中存放時
<3> 在這裡以文字形式讀取壓縮檔案，有可能提前遇到檔案結束標誌。二進位制形式是讀取二進位制編碼，如果以文字形式讀取的話，回車和換行會被當成一個字元'\n'，而二進位制形式則會認為它是兩個字元即'\r'回車、'\n'換行；如果在文字形式中遇到0x1B的話，文字形式會認為這是文字結束符，而二進位制模型則不會對它產生處理，所以這裡需要以"rb","wb"的方式才能正確讀寫檔案。
1.3) 由於ASCII碼字元一共
說明：EOF的16進製為0xFF（十進位制為-1），特用在文字檔案中，因為在文字檔案中資料是以ASCⅡ碼值的形式存放，普通字元的ASCⅡ碼的範圍是32到127（十進位制），與EOF不衝突，因此可以直接使用；但是在二進位制檔案中，資料有可能出現-1，因此不能用EOF來作為二進位制檔案的結束標誌，可以通過feof函式來判斷。也就是說feof這個函式可用於判斷檔案是否結束(包括文字檔案和二進位制檔案)。
2)構建huffman樹.
通過建一個小堆，將統計到count !=0的結點壓入堆中,從堆中取最小資料以及次小資料，將它們的和作為哈夫曼樹的權值節點,構建到huffman樹中；
這裡說明一下，在構建huffman樹的時候，如果將256個字元全部構建進去，不僅會降低效率還將佔用很大空間，所以引入非法制的概念，只將次數不為0的節點構建到huffmanTree中去。
3)通過哈夫曼樹產生哈夫曼編碼;
規則是：從根節點出發，往左走-->0 ，往右走-->1,遇到葉子節點的情況，就將它對應的huffman編碼寫入陣列中。
4)從原檔案得到字元，將對應的哈夫曼編碼每滿8個位元組就寫入壓縮檔案中，如果最後一個位元組不滿8位，用0填充;
5)編寫配置檔案.
由於在解壓時往往是沒有原檔案的，而我們要解壓的話必須要知道這棵huffman樹，所以在壓縮的時候需要編寫一個配置檔案來儲存huffman樹的資訊(各個字元以及字元出現的次數)。在配置檔案裡面將：字元+字元出現的次數存在一行。在這裡要使用itoa這個函式將次數轉換成一個字串(string)型別儲存。
在壓縮圖片或音訊的時候出現問題，主要是對fwrite和fputs的使用不明確.
fwrite(line.c_str(),1,line.size(),finConfig);
//fputs(line.c_str(),finConfig);
fputs是文字形式寫入一個字串，遇到‘\0’就停止寫入； fwrite是二進位制寫，可以指定寫入多少個位元組.
2.檔案的解壓縮.
1)從配置檔案中得到各種字元出現的次數；
1>讀配置檔案時空行的處理一定要注意，以及如何將字串中存放的次數轉換為數字，這裡使用atoi函式。
使用string::substr(pos)函式提取字元出現的次數
_str[ch]._count = atoi(line.substr(2).c_str());
2>因為string底層是char*，而每一行的第一個字元是0—255,所以這一塊我們要進行處理，可以單獨讀取。
2)重新構建huffman樹；
3)在壓縮檔案裡面讀取一個字元，然後解析這個字元的每一位，只要遇到一個葉子結點，就代表還原了一個字元，這時候將該字元寫到解壓縮檔案裡去。但是在這裡要注意，有可能最後的幾位編碼是我們補上去的，所以在這裡我們要以原檔案中字元出現的總次數來控制解壓縮，根據huffman的性質可知，根節點的權重就是字元出現的總次數。
對於以上的用Huffman演算法實現檔案的壓縮與解壓縮，其原始碼已託管至github上：