深入学习二叉树(三) 霍夫曼树

深入学习二叉树(三) 霍夫曼树

1 前言

霍夫曼树是二叉树的一种特殊形式,又称为最优二叉树,其主要作用在于数据压缩和编码长度的优化。

2 重要概念

2.1 路径和路径长度

在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1。

在这里插入图片描述
图2.1所示二叉树结点A到结点D的路径长度为2,结点A到达结点C的路径长度为1。

2.2 结点的权及带权路径长度

若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为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积。
图2.2展示了一棵带权的二叉树

在这里插入图片描述

2.3 树的带权路径长度

树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和,记为WPL。
图2.2所示二叉树的WPL:
WPL = 6 * 2 + 3 * 2 + 8 * 2 = 34;

3 霍夫曼树

3.1 定义

给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为霍夫曼树(Huffman Tree)。
如图3.1所示两棵二叉树
在这里插入图片描述
叶子结点为A、B、C、D,对应权值分别为7、5、2、4。
3.1.a树的WPL = 7 * 2 + 5 * 2 + 2 * 2 + 4 * 2 = 36
3.1.b树的WPL = 7 * 1 + 5 * 2 + 2 * 3 + 4 * 3 = 35
由ABCD构成叶子结点的二叉树形态有许多种,但是WPL最小的树只有3.1.b所示的形态。则3.1.b树为一棵霍夫曼树。

3.2 构造霍夫曼树

构造霍夫曼树主要运用于编码,称为霍夫曼编码。现考虑使用3.1中ABCD结点以及对应的权值构成如下长度编码。
AACBCAADDBBADDAABB。
编码规则:从根节点出发,向左标记为0,向右标记为1。
采用上述编码规则,将图3.1编码为图3.2所示:

在这里插入图片描述
构造过程:
3.1.a所示二叉树称为等长编码,由于共有4个结点,故需要2位编码来表示,编码结果为:
在这里插入图片描述
则AACBCAADDBBADDAABB对应编码为:
00 00 10 01 10 00 00 11 11 01 01 00 11 11 00 00 01 01
长度为36。
3.1.b构造过程如下:
1)选择结点权值最小的两个结点构成一棵二叉树如图3.3:

在这里插入图片描述
2)则现在可以看作由T1,A,B构造霍夫曼树,继续执行步骤1。
选则B和T1构成一棵二叉树如图3.4:

在这里插入图片描述
3)现只有T2和A两个结点,继续执行步骤1。
选择A和T2构成一棵二叉树如图3.5:
在这里插入图片描述
经过上述步骤则可以构造完一棵霍夫曼树。通过观察可以发现,霍夫曼树中权值越大的结点距离根结点越近。
按照图3.5霍夫曼树编码结果:
在这里插入图片描述
则AACBCAADDBBADDAABB对应编码为:
0 0 110 10 110 0 0 111 111 10 10 0 111 111 0 0 10 10
编码长度为35。
由此可见,采用二叉树可以适当降低编码长度,尤其是在编码长度较长,且权值分布不均匀时,采用霍夫曼编码可以大大缩短编码长度。

3.3 代码实现

#include <iostream>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
const int MaxValue = 10000;//初始设定的权值最大值
const int MaxBit = 4;//初始设定的最大编码位数
const int MaxN = 10;//初始设定的最大结点个数
struct HaffNode//哈夫曼树的结点结构
{int weight;//权值int flag;//标记int parent;//双亲结点下标int leftChild;//左孩子下标int rightChild;//右孩子下标
};
struct Code//存放哈夫曼编码的数据元素结构
{int bit[MaxBit];//数组int start;//编码的起始下标int weight;//字符的权值
};
void Haffman(int weight[], int n, HaffNode haffTree[])
//建立叶结点个数为n权值为weight的哈夫曼树haffTree
{int j, m1, m2, x1, x2;//哈夫曼树haffTree初始化。n个叶结点的哈夫曼树共有2n-1个结点for (int i = 0; i<2 * n - 1; i++){if (i<n)haffTree[i].weight = weight[i];elsehaffTree[i].weight = 0;//注意这里没打else那{},故无论是n个叶子节点还是n-1个非叶子节点都会进行下面4步的初始化haffTree[i].parent = 0;haffTree[i].flag = 0;haffTree[i].leftChild = -1;haffTree[i].rightChild = -1;}//构造哈夫曼树haffTree的n-1个非叶结点for (int i = 0; i<n - 1; i++){m1 = m2 = MaxValue;//Maxvalue=10000;(就是一个相当大的数)x1 = x2 = 0;//x1、x2是用来保存最小的两个值在数组对应的下标for (j = 0; j<n + i; j++)//循环找出所有权重中,最小的二个值--morgan{if (haffTree[j].weight<m1&&haffTree[j].flag == 0){m2 = m1;x2 = x1;m1 = haffTree[j].weight;x1 = j;}else if(haffTree[j].weight<m2&&haffTree[j].flag == 0){m2 = haffTree[j].weight;x2 = j;}}//将找出的两棵权值最小的子树合并为一棵子树haffTree[x1].parent = n + i;haffTree[x2].parent = n + i;haffTree[x1].flag = 1;haffTree[x2].flag = 1;haffTree[n + i].weight = haffTree[x1].weight + haffTree[x2].weight;haffTree[n + i].leftChild = x1;haffTree[n + i].rightChild = x2;}
}
void HaffmanCode(HaffNode haffTree[], int n, Code haffCode[])
//由n个结点的哈夫曼树haffTree构造哈夫曼编码haffCode
{Code *cd = new Code;int child, parent;//求n个叶结点的哈夫曼编码for (int i = 0; i<n; i++){//cd->start=n-1;//不等长编码的最后一位为n-1,cd->start = 0;//,----修改从0开始计数--morgancd->weight = haffTree[i].weight;//取得编码对应权值的字符child = i;parent = haffTree[child].parent;//由叶结点向上直到根结点while (parent != 0){if (haffTree[parent].leftChild == child)cd->bit[cd->start] = 0;//左孩子结点编码0elsecd->bit[cd->start] = 1;//右孩子结点编码1//cd->start--;cd->start++;//改成编码自增--morganchild = parent;parent = haffTree[child].parent;}//保存叶结点的编码和不等长编码的起始位//for(intj=cd->start+1;j<n;j++)for (int j = cd->start - 1; j >= 0; j--)//重新修改编码,从根节点开始计数--morganhaffCode[i].bit[cd->start - j - 1] = cd->bit[j];haffCode[i].start = cd->start;haffCode[i].weight = cd->weight;//保存编码对应的权值}
}
int main()
{int i, j, n = 4, m = 0;int weight[] = { 2,4,5,7 };HaffNode*myHaffTree = new HaffNode[2 * n - 1];Code*myHaffCode = new Code[n];if (n>MaxN){cout << "定义的n越界,修改MaxN!" << endl;exit(0);}Haffman(weight, n, myHaffTree);HaffmanCode(myHaffTree, n, myHaffCode);//输出每个叶结点的哈夫曼编码for (i = 0; i<n; i++){cout << "Weight=" << myHaffCode[i].weight << "  Code=";//for(j=myHaffCode[i].start+1;j<n;j++)for (j = 0; j<myHaffCode[i].start; j++)cout << myHaffCode[i].bit[j];m = m + myHaffCode[i].weight*myHaffCode[i].start;cout << endl;}cout << "huffman's WPL is:";cout << m;cout << endl;return 0;
}

4 结语

本文主要介绍了霍夫曼树的实际意义和如何构造一棵二叉树。学习霍夫曼树主要是掌握霍夫曼树的构造思想以及构造过程,至于代码实现则是次要的,而且霍夫曼编码实现过程中运用到了贪心算法。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/557353.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深入学习二叉树(四) 二叉排序树

深入学习二叉树(四) 二叉排序树 1 前言 数据结构中&#xff0c;线性表分为无序线性表和有序线性表。 无序线性表的数据是杂乱无序的&#xff0c;所以在插入和删除时&#xff0c;没有什么必须遵守的规则&#xff0c;可以插入在数据尾部或者删除在数据尾部。但是在查找的时候&a…

红黑树 —— 原理和算法详细介绍

红黑树 —— 原理和算法详细介绍 R-B Tree简介 R-B Tree&#xff0c;全称是Red-Black Tree&#xff0c;又称为“红黑树”&#xff0c;它一种特殊的二叉查找树。红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色&#xff0c;可以是红(Red)或黑(Black)。 红黑树的特性: 每个节点或…

微服务雪崩效应与 Hystrix

文章目录微服务雪崩效应微服务中常见的容错方案常见的服务容错思路Hystrix 简介微服务雪崩效应 微服务系统中, 每一个服务专心于自己的业务逻辑, 并对外提供相应的接口, 看上去似乎耦合度比较低, 但经常会遇见这样一种场景: 可以看到, 当 C 服务挂掉时, B 服务还在不断地调用…

时间复杂度到底怎么算

时间复杂度到底怎么算 算法&#xff08;Algorithm&#xff09;是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题&#xff0c;使用不同的算法&#xff0c;也许最终得到的结果是一样的&#xff0c;但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 那么我们应该如何去衡…

十分钟搞定时间复杂度(算法的时间复杂度)

十分钟搞定时间复杂度&#xff08;算法的时间复杂度&#xff09; 我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 int aFunc(void) {printf("Hello, World!\n"); // 需要执行 1 次return 0; // 需要执行 1 次 }那么上面这个方法需要执行 2 次运算 …

java实现简单二叉树

二叉树基本知识&#xff1a; 一、树的定义 树是一种数据结构&#xff0c;它是由n&#xff08;n>1&#xff09;个有限结点组成一个具有层次关系的集合。 树具有的特点有&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;每个结点有零个或多个子结点 &#xff08;2&#xff09;没有…

HashMap 学习笔记

1.HashMap 的类继承关系 图示即为 Map 相关类的继承关系。源码中的类签名如下: public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable {...... }2.HashMap 的底层存储结构 HashMap 的底层存储结构是 Node 类,…

十大经典排序算法动画与解析(配代码完全版)

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序。 内部排序是数据记录在内存中进行排序。 而外部排序是因排序的数据很大&#xff0c;一次不能容纳全部的排序记录&#xff0c;在排序过程中需要访问外存。 常见的内部排序算法有&…

Java创建并执行线程的四种方法

Java创建并执行线程的四种方法 java里面创建线程有四种方式&#xff1a; 无返回&#xff1a; 实现Runnable接口&#xff0c;重写run();继承Thread类&#xff0c;重写run(); 有返回&#xff1a;实现Callable接口&#xff0c;重写call(),利用FutureTask包装Callable&#xff0c…

idea中svn的更新、检出、提交操作

一、首先集成svn到idea 点击号连接svn仓库地址 等待代码下载完毕后就可以对代码进行update,commit操作了 更新操作方法一:项目上右键 方法二:点击快捷图标 方法三: 代码提交 方法一 方法二: 方法三: 会跳出窗口: 然后点击Commit 如果检测代码有错误会询问你是否要处理,一般确定…

判断链表是否相交并找出交点

问题概述 单链表定义如下&#xff1a; public class ListNode {int val;ListNode next;ListNode(int x) {val x;next null;}}编写程序&#xff0c; 找出两个链表的交点。 如图所示&#xff0c;链表 A 和链表 B 在节点 8 处相交。 算法思路 首先确定一个事情&#xff1a; …

兄弟3150cdn更换硒鼓_耗材知多点:一体式硒鼓及分离式硒鼓

相信第一次接触硒鼓的小伙伴们&#xff0c;会比较诧异为什么有些硒鼓可以直接装机使用&#xff0c;而有些硒鼓&#xff0c;却需要两个部件组合起来或分别装机才能正常使用。今天就带大家来了解一下什么是一体式硒鼓&#xff0c;什么又是分离式硒鼓。①一体式硒鼓&#xff1a;以…

Java IO流之PrintStream分析

简介 PrintStream继承了FilterOutputStream.是"装饰类"的一种,所以属于字节流体系中(与PrintStream相似的流PrintWriter继承于Writer,属于字符流体系中),为其他的输出流添加功能.使它们能够方便打印各种数据值的表示形式.此外,值得注意的是: 与其他流不同的是,Prin…

bs4爬取的时候有两个标签相同_10分钟用Python爬取最近很火的复联4影评

《复仇者联盟4&#xff1a;终局之战》已经上映快三个星期了&#xff0c;全球票房破24亿美元&#xff0c;国内票房破40亿人民币。虽然现在热度逐渐下降&#xff0c;但是我们还是恬不知耻地来蹭一蹭热度。上映伊始《复联4》的豆瓣评分曾破了9分。后来持续走低&#xff0c;现在《复…

RabbitMQ 基本概念与高级特性

文章目录1. 什么是消息队列1.1 消息队列概述1.2 使用消息队列的优势1.3 使用消息队列的劣势1.4 常见的消息队列产品对比2. RabbitMQ 基本概念2.1 RabbitMQ 概述2.2 RabbitMQ 的概念模型2.2.1 Message2.2.2 Publisher2.2.3 Exchange2.2.4 Binding2.2.5 Queue2.2.6 Connection2.2…

HTTP 和 SOCKET 的区别

HTTP 和 SOCKET 的区别 要弄明白 http 和 socket 首先要熟悉网络七层&#xff1a;物 数 网 传 会 表 应&#xff0c;如图1 如图1 HTTP 协议:超文本传输协议&#xff0c;对应于应用层&#xff0c;用于如何封装数据. TCP/UDP 协议:传输控制协议&#xff0c;对应于传输层&…

java 8进制串转中文_为什么不能用中文进行编程?而英文就可以

前些天大雄无意间听见几个线下班小伙伴说真的是无(te)意(di)的“我要补英文”“对&#xff0c;英文真的很重要”“如果编码用中文就好了”...听见这大雄就不淡定了中文代码小伙伴确定能够搞懂&#xff1f;&#xff1f;首先我们大概的看一下中文编码&#xff1a;你以为会写中文写…

MATLAB学习笔记(一)求解三阶微分方程

一、求解三阶微分方程 对于多变量三阶微分方程求解问题&#xff0c;这里介绍一种求解方法。 例题如下&#xff1a; 对于以上方程&#xff0c;给定边界条件&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;&#xff0c;。求解和的表达式。 二、解题步骤 &#xff08;1&…

axure 内部框架内容下滑_Axure教程:转盘抽奖交互原型

本文跟大家分享&#xff0c;如何使用axure制作转盘抽奖交互原型&#xff0c;不带登录流程。效果如下&#xff1a;抽奖流程一、主要内容(1)主要元件&#xff1a;动态面板(2)重点&#xff1a;旋转交互、随机函数、触发动作。(3)难点&#xff1a;通过停止位置判断抽奖结果(4)涉及函…

日志打印的8种级别(很详细)

日志打印的8种级别&#xff08;很详细&#xff09; 日志的输出都是分级别的&#xff0c;不同的设置不同的场合打印不同的日志。下面拿最普遍用的Log4j日志框架来做个日志级别的说明&#xff0c;其他大同小异。 Log4j的级别类org.apache.log4j.Level里面定义了日志级别&#x…