哈夫曼树(哈夫曼编码)
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哈夫曼树(哈夫曼编码)
- 1. 什么是哈夫曼树
- 2. 哈夫曼树的创建
- 3. 哈夫曼树的应用(哈夫曼编码)
- 4. 哈夫曼编码的例题
1. 什么是哈夫曼树
若一个二叉树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树。 (什么是带权路径长度呢?就是一个二叉树的叶子节点上的权值(权值不是叶子结点的所表示的数据,而就是一个值两点之间的路径值,) 乘以 该叶子结点所在的层数)
并且哈夫曼树中,只有叶子结点才是所代表的节点(其余节点,其实是在创建过程中,补充的节点,接下来的哈夫曼树的创建,就明白了。)
2. 哈夫曼树的创建
假设有n个权值,则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn,哈夫曼树的构造规则为:
- 将w1、w2、…,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点);
- 在森林中选出根结点的权值最小的两棵树进行合并,作为一棵新树的左、右子树,且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和;
- 从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林;
- 重复(02)、(03)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求得的哈夫曼树。
以{5,6,7,8,15}为例,来构造一棵哈夫曼树
由图可以看出,类似于11,15,26都是补充的,而不是原本的节点。所以,哈夫曼树中叶子结点才是最重要的
3. 哈夫曼树的应用(哈夫曼编码)
哈夫曼编码:
哈夫曼树可以直接应用于通信及数据传送中的二进制编码。设: D={d1,d2,d3…dn}为需要编码的字符集合。
W={w1,w2,w3,…wn}为D中各字符出现的频率。 现要对D中的字符进行二进制编码,使得:
(1) 按给出的编码传输文件时,通信编码的总长最短。
(2) 若di不等于dj,则di的编码不可能是dj的编码的开始部分(前缀)。
满足上述要求的二进制编码称为最优前缀编码。 上述要求的第一条是为了提高传输的速度,第二条是为了保证传输的信息在译码时无二性,所以在字符的编码中间不需要添加任意的分割符。
对于这个问题,可以利用哈夫曼树加以解决:用d1,d2,d3…dn作为外部结点,用w1,w2,w3…wn作为外部结点的权,构造哈夫曼树。在哈夫曼树中把从每个结点引向其左子结点的边标上二进制数“0”,把从每个结点引向右子节点的边标上二进制数“1”,从根到每个叶结点的路径上的二进制数连接起来,就是这个叶结点所代表字符的最优前缀编码。通常把这种编码称为哈夫曼编码。例如:
D={d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8,d9,d10,d11,d12,d13} W={2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41} 利用哈夫曼算法构造出如下图所示的哈夫曼树:
从而得到各字符的编码为:
d1:1011110 d2:1011111
d3:101110 d4:10110
d5:0100 d6:0101
d7:1010 d8:000
d9:001 d10:011
d11:100 d12:110
d13:111
编码的结果是,出现频率大的字符其编码较短,出现频率较小的字符其编码较长。
4. 哈夫曼编码的例题
原题链接
思路:
判断哈夫曼编码有两个条件:
- WPL最小(由于本题所给的数据是编码,不能求最短带径长度,我们可以通过每个节点出现的次数,进而求得所有节点出现的总次数而判断
首先我们构建所给数据的哈夫曼树,然后把所有的节点权值相加起来,这就是这棵树所有节点出现的总次数。
之后我们把需要判断的信息的 编码长度 × 出现的次数,的总和就是所有节点出现的次数。我们通过判断这两个值,就可以知道,是不是同一个哈夫曼树了)
(原因如下:
由图中我们可以看出,编号0,出现一次,也就是节点出现一次,所以这样的话,我们就可以通过对所给信息,和需要判断的信息进行对比,进而比较是否为同一个哈夫曼树,或者说,是否满足wpl都是最小的性质
)- 一个编码不能是其他编码的前缀
#include <iostream>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
int sum=0;
bool Check(int *a,string *ss,int n)
{int len=0;string l,s;int c;for(int i=0; i<n; i++){for(int j=i+1; j<n; j++){c=min(ss[i].length(),ss[j].length());if(ss[i].substr(0,c)==ss[j].substr(0,c))//检查是否存在一个编码是另一个编码的前缀{return false;}}len+=a[i]*ss[i].length();}if(len!=sum)//如果长度不是最短长度return false;return true;
}
int main()
{priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > Q;string ss[1001],s,code[1001];int n,n2,a[1001],t=0;cin>>n;for(int i=0; i<n; i++){cin>>ss[i];cin>>a[i];Q.push(a[i]);}while(Q.size()>1)//求最短编码的长度{t=0;t+=Q.top();Q.pop();t+=Q.top();Q.pop();sum+=t;Q.push(t);}cin>>n2;for(int i=0; i<n2; i++){for(int j=0; j<n; j++){cin>>s;cin>>code[j];}if(Check(a,code,n)==true){cout<<"Yes"<<endl;}else{cout<<"No"<<endl;}}return 0;
}
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[也可以哈夫曼树与最优不等长编码] 已知A,B,C,D,E,F,G的概率分别为:17,25,50,67,40,60,30.画出其哈夫曼树和每个字符对应的哈夫曼编码.
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