用matlab输入哈夫曼编码的源程序，通过码长均值和均方差结果对比两种哈夫曼编码方法（用图形表示）

以下是一个使用 MATLAB 实现哈夫曼编码并对比两种方法的码长均值和均方差的示例代码，同时使用图形展示结果： ```matlab function huffmanCodeComparison() % 生成一些测试数据 data1 = randi([0, 1], 1, 1000); data2 = randi([0, 1], 1, 1000); % 方法一的哈夫曼编码 [code1, avgLength1, stdDev1] = huffmanEncoding(data1); % 方法二的哈夫曼编码 [code2, avgLength2, stdDev2] = huffmanEncoding(data2); % 绘制对比图形 figure; bar([avgLength1, avgLength2], 'grouped'); legend('方法一均值', '方法二均值'); title('哈夫曼编码码长均值对比'); xlabel('方法'); ylabel('码长均值'); figure; bar([stdDev1, stdDev2], 'grouped'); legend('方法一均方差', '方法二均方差'); title('哈夫曼编码码长均方差对比'); xlabel('方法'); ylabel('码长均方差'); end function [code, avgLength, stdDev] = huffmanEncoding(data) % 计算字符出现的频率 frequency = histcounts(data, unique(data)); % 构建哈夫曼树 tree = huffman(frequency); % 获取编码 code = huffmanCode(tree); % 计算码长 codeLength = cellfun(@numel, code); % 计算均值和均方差 avgLength = mean(codeLength); stdDev = std(codeLength); end function tree = huffman(frequency) % 哈夫曼树构建函数 n = numel(frequency); nodes = cell(2 * n - 1, 1); for i = 1:n nodes{i} = struct('weight', frequency(i), 'index', i); end for i = n + 1:2 * n - 1 [min1, index1] = min([nodes{j}.weight for j = 1:i - 1]); node1 = nodes{index1}; nodes(index1) = []; [min2, index2] = min([nodes{j}.weight for j = 1:i - 2]); node2 = nodes{index2}; nodes(index2) = []; newNode = struct('weight', min1 + min2, 'left', node1, 'right', node2); nodes{i} = newNode; end tree = nodes{end}; end function code = huffmanCode(tree) % 哈夫曼编码生成函数 if isstruct(tree) code = cell(1, 2); code{1} = huffmanCode(tree.left); code{2} = huffmanCode(tree.right); for i = 1:2 for j = 1:numel(code{i}) code{i}{j} = [num2str(i - 1), code{i}{j}]; end end else code = {''}; end end ``` 这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和完善。 [2024-10-14 16:51:17 | AI写代码神器 | 803点数解答]