数据结构——哈夫曼树及其应用（哈夫曼编码）

判断树：用来描述分类过程的二叉树

哈夫曼树（最优二叉树）的基本概念

路径：从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径。

结点的路径长度：两结点间路径上的分支数。

结点的路径长度计算：

树的路径长度：从树根到每一个结点的路径长度之和。记作TL

示例：

结点数目相同的二叉树中，完全二叉树是路径长度最短的二叉树。

权（weight）：将树中结点赋给一个有着某种含义的数值，则这个数值称为该结点的权。

结点的带权路径长度：

从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积。

树的带权路径长度：树中所有叶子结点的带权路径长度之和。（要与树的路径长度区分开来，树的路径长度是所有结点的路径长度之和，而树的带权路径长度则是所有叶子结点的带权路径长度之和）

可知，相同的叶子结点数，相同的权值，数的形态不同，树的带权路径长度是不一样的。

哈夫曼树：最优树【带权路径长度（WPL）最短的树】

注：“带权路径长度最短”是在“度相同”的树中比较而得的结果，因此有最优二叉树、最优三叉树之称等等。

最优二叉树

带权路径长度最短的二叉树。构造哈夫曼树的算法称为哈夫曼算法。

满二叉树不一定是哈夫曼树

由上图可以看出，权值比较小的结点离根结点比较远，权值比较大的离根结点比较近，具有相同带权结点的哈夫曼树不唯一。

构造哈夫曼树（哈夫曼算法）

（1）根据n个给定的权值{W1，W2，...，Wn}构成n棵二叉树的森林，F={T1，T2，...，Tn}，其中Ti只有一个带权为wi的根结点。

构造森林全是根

（2）在F中选取两棵结点的权值最小的树作为左右子树，构造一棵新的二叉树，且设置新的二叉树的根结点的权值为其左右子树上根结点的权值之和。

选用两小造新树

（3）在F中删除这两棵树，同时将新得到的二叉树加入到森林中。

删除两小添新人

（4）重复（2）和（3），直到森林中只有一棵树为止，这棵树即为哈夫曼树。

重复2、3剩单根

哈夫曼树的特点是，权重越大的节结点位于离根结点越近的位置，哈夫曼树的结点的度数为0或2，没有度为1的结点；包含n个n叶子结点的哈夫曼树中共有2n-1个结点（包含n棵树的森林要经过n-1次合并才能形成哈夫曼树，共产生n-1个新结点）。

哈夫曼树构造算法的实现

采用顺序存储结构——一维结构数组 HuffmanTree H;（叶子结点没有左右孩子，根结点没有双亲）

结点类型定义

typedef struct {int weight;int parent, lch, rch;
}HTNode,*HuffmanTree;

例如：第一个结点权值为5，即可表示为H[i].weight = 5;

例如：有n=8，权值为W={7，19，2，6，32，3，21，10}，构造哈夫曼树

1、初始化HT[1......2n-1]：lch=rch=parent=0；

2、输入初始n个叶子结点：置HT[1.......n]的weight值；

代码实现：

void CreateHuffmanTree(HuffmanTree HT, int n)
{if (n <= 1)return;m = 2 * n - 1;//数组共2n-1个元素HT = new HTNode[m + 1];//0号单元未用，HT[m]表示根结点for (i = 0; i < m; ++i)//将2n-1个元素的lch、rch、parent置为0{HT[i].lch = 0;HT[i].rch = 0;HT[i].parent = 0;}for (i = 1; i <= n; i++)cin >> HT[i].weight;//输入前n个元素的weight值//初始化结束，下面开始建立哈夫曼树
}

3、进行以下n-1次合并，依次产生n-1个结点HT[i],i=n+1，......，2n-1；

a）在HT[1..i-1]中选两个未被选过（从parent ==0 的结点中选）的weight最小的两个结点HT[s1]和HT[s2]，s1、s2为两个最小结点下标；

b）修改HT[s1]和HT[s2]的parent值：HT[s1].parent=i; HT[s2].parent=i；

c）修改新产生的HT[i]：

HT[i].weight=HT[s1].weight + HT[s2].weight；
HT[i].lch=s1; HTi. rch=s2；

代码实现：

for (i = n + 1; i <= m; i++)//合并产生n-1个结点——构造哈夫曼树（Huffman树）
{Select(HT,i-1,s1,s2);//在HT[k](1<=k<=i-1)中选择两个双亲域为0，//且权值最小的结点，并返回他们在HT中的序号s1和s2HT[s1].parent = i; HT[s2].parent = i;//表示从F中删除s1，s2HT[i].lch = s1; HT[i].rch = s2;//s1,s2分别作为i的左右孩子HT[i].weight = HT[s1].weight + HT[s2].weight;//i的权值为左右孩子权值之和
}

什么是哈夫曼编码

若将编码设计为长度不等的二进制编码，即让待传字符串中出现次数较多的字符采用尽可能短的编码，则转换的二进制字符串便可能减少。

关键：要设计长度不等的编码，则必须使任一字符的编码都不是另一个字符的编码的前缀。

（这种编码称为前缀编码）

问题：什么样的前缀编码能使得电文总长最短？

——哈夫曼编码

1、统计字符集中每个字符在电文中出现的平均概率（概率越大，要求编码越短）。

2、利用哈夫曼树的特点:权越大的叶子离根越近；将每个字符的概率值作为权值，构造哈夫曼树。则概率越大的结点，路径越短。

3、在哈夫曼树的每个分支上标上0或1：结点的左分支标 0，右分支标1，把从根到每个叶子的路径上的标号连接起来，作为该叶子代表的字符的编码。

【例】要传输的字符集 D = {C,A,S,T,;}

字符出现频率w={2,4,2,3,3 }

构造哈夫曼树，如下：

左分支标记0，右分支标记1，如下：

从根结点出发，路过的分支连起来，作为字符的编码，这个编码就叫做哈夫曼编码，如下：

例电文是{CAS;CAT:SAT;AT}

其编码是：11010111011101000011111000011000

反之，若编码是1101000，则电文为CAT

问题：

1、为什么哈夫曼编码能够保证是前缀编码？

因为没有一片树叶是另一片树叶的祖先，所以每一个叶子结点的编码就不可能是其他叶子结点的前缀

2、为什么哈夫曼编码能够保证字符编码总长最短？

因为哈夫曼树的带权路径长度最短，故字符编码的总长最短。

性质1：哈夫曼编码是前缀码
性质2：哈夫曼编码是最优前缀码

哈夫曼编码的算法实现

void CreateHuffmanCode(HuffmanTree HT, HuffmanCode& HC, int n) {//从叶子到根逆向求每个字符的哈夫曼编码，存储在编码表HC中HC = new char* [n + 1]; //分配n个字符编码的头指针矢量cd = new char[n];//分配临时存放编码的动态数组空间cd[n - 1] = '\0';//编码结束符for (i = 1; i <= n; ++i) {start = n - 1; c = i; f = HT[i].parent;while (f != 0) {//从叶子结点开始向上溯源，知道根结点，没有双亲--start;  //回溯一次start向前指一个位置if (HT[f].lchild == c)cd[start] = '0';//结点c是f的左孩子，则生成代码0else                  cd[start] = '1';//结点c是f的右孩子，则生成代码1c = f; f = HT[f].parent;//继续向上溯源}HC[i] = new char[n - start];//为第i个字符串编码分配空间strcpy(HC[i], &cd[start]);//将求得的编码从临时空间cd分配到HC的当前行中}delete cd; //释放临时空间
}