代码实现:从叶子结点自底向上判断该叶子结点是双亲的左孩子还是右孩子,如果是左孩子,记录0,如果是右孩子,记录1,直到回溯到根结点,翻转这些组合起来的0和1就是哈夫曼的编码 template<classT,classE>voidHFTree<T,E>::createHFTree(Ech[],Tfr[],intn){// 省略以上哈夫曼树的构建for(inti=0;i<num;i++){/...
// 打印哈夫曼编码void printCodes(struct MinHeapNode* root, int arr[], int top) { if (root->left) { arr[top] = 0; printCodes(root->left, arr, top + 1); } if (root->right) { arr[top] = 1; printCodes(root->right, arr, top + 1); } if (isLeaf(root)) { printf("%c...
前缀无关编码(Prefix-free codes) 构造哈夫曼编码(Constructing a Huffman code) 哈夫曼算法的正确性(Correctness of Huffman's algorithm) 练习 15.3-1 15.3-2 15.3-3 15.3-4 15.3-5 15.3-6 15.3-7 15.3-8 15.3 哈夫曼编码(Huffman codes) 设计二进制字符编码(binary character code)问题:每个字符用唯一的二...
哈夫曼编码是一种用于无损数据压缩的贪心算法,通过构建哈夫曼树来为每个字符分配可变长度的二进制编码,使得出现频率高的字符使用较短的编码,出现频率低的字符使用较长的编码,从而达到压缩数据的目的。下面我将按照你的提示,分点回答如何用C语言实现哈夫曼编码。 1. 理解哈夫曼编码的原理 哈夫曼编码的基本原理是利用字...
哈夫曼编码代码 1 因为哈夫曼树的特点是:叶子结点权值越大的,离根越近。又因为构造不等长编码的原则是:字符使用频率越高,编码越短,故采用哈夫曼树进行编码可以得到最优前缀编码。约定左分支标记为0, 右分支标记为 1 哈夫曼编码代码 2 为不浪费存储空间,动态分配一个长度为n(字符编码长度一定小于n) 的一维数组...
实现代码如下: public class HuffmanTree { public static void main(String[] args) { //测试 int[] arr = {2,6,1,4,9,7}; //初始化权值 preRootTraverse(createHuffmanTree(arr)); //构建哈夫曼树并用先根遍历打印 } /*构造哈夫曼树*/ ...
以下是Python实现的哈夫曼编码代码: ```python import heapq from collections import defaultdict def calculate_frequency(data): freq = defaultdict(int) for char in data: freq[char] += 1 return freq def build_huffman_tree(freq): heap = [[weight, [char, ""]] for char, weight in freq.items...
编码创建: //这段代码用来实现哈夫曼编码 编码个数为初始节点个数num(main中定义)//同时我们需要做到从下向上遍历,左孩子为0右孩子为1这标志放入一个数组(大小为n)void CreateHuffmanCode(p_HuffmanTree T,char** codearr ,int num){int p; //用于指向当前节点的双亲结点在数组的下标位置int j; //j用来...
首先我们来看这棵构造好的哈夫曼树:(经过左边路径为0,经过右边路径为1) 则可直接写出编码,例如: A:11 B:001 C:011 D E:0000 F:0001 G:0100 H:0101 I:1000 J:1001 为了简便起见,我们从树的左边开始考虑,即B,E,F节点。 对于节点B,其深度为3,权值为5,那么其带权路径长度为5*3 = 15; ...