huffman_normal.m

clear
clc
N=255;
n=1920;
m=1080;
% N=10;%小数据量测试用
% n=4;%小数据量测试用
% m=5;%小数据量测试用

%产生正态分布随机数
E1=randn（nm）;
E2= mapminmax（E101）;%将数据归一化0-1之间
E3=round（0+N.*E2）;
data=E3;
histogram（data）%绘制数据图像
title（‘正态分布‘）

Num=2*（N+1）-1;%总节点数
P=zeros（1N+1）;

for i=0:N%计算每个随机数的概率
    P（i+1）=length（find（data==i））/（n*m）;
end
K=0:N;

%判断概率的合理性
if length（find（P<0））~=0
    errordlg（‘出现小于0的概率！‘）
end
if abs（sum（P）-1）>10e-10
    errordlg（‘概率不具备完备性！‘）
end
[P1index]=sort（P‘descend‘）;%对概率进行降序排列
K1=K（index）;%将数据按照概率的降序进行排列

%完成对所有节点的初始化

for i=1:Num
    nodes（i）.parent=0;
    nodes（i）.lchild=-1;
    nodes（i）.rchild=-1;
    if i<=N+1
        nodes（i）.weight=P1（i）;
        nodes（i）.data=K1（i）;
    else
       nodes（i）.weight=-1;
       nodes（i）.data=-2; 
    end   
end
index1=[00];
Min=[00];
q=0;

%构造哈夫曼树

for i=1:N
    for k=1:2
        M=10;
        for j=1:N+1+（i-1）
             if（M>nodes（j）.weight || nodes（j）.weight==M）
                M=nodes（j）.weight;
                index1（k）=j;
            else
                M=M;
             end
        end
        Min（k）=M;
        nodes（index1（k））.weight=10;
    end
    if（index1（1）        q=q+1;
    else
        temp=index1（1）;
        index1（1）=index1（2）;
        index1（2）=temp;
    end
    nodes（N+1+i）.weight=Min（1）+Min（2）;
    nodes（N+1+i）.lchild=index1（1）;
    nodes（N+1+i）.rchild=index1（2）;
    nodes（index1（1））.parent=N+1+i;
    nodes（index1（2））.parent=N+1+i;
end
for i=1:N+1
    code（i）.data=0;
    code（i）.Code=[];
end

%用来存放每个节点的编码和原始数据

for i=1:N+1
    code1（i）.data=0;
    code1（i）.Code=[];
    code1（i）.P=[];
end

%获取每个数据的编码
for i=1:N+1
    code（i）.data=nodes（i）.data;
    code1（i）.P=P1（i）;
    j=i;
    now=N+1;
    while（nodes（j）.parent~=0）
        k=nodes（j）.parent;
        if（nodes（k）.lchild==j）
            code（i）.Code（now）=0;
        else
            code（i）.Code（now）=1;
        end
        j=nodes（j）.parent;
        now=now-1;
    end
    for l=now:N
        code1（i）.Code（l-（now-1））=code（