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++){/...
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...
有了这样的判断之后,我们便很容易计算出一颗哈夫曼树的带权路径WPL了。 因此我们可以借助一个叫做优先队列的数据结构,而优先队列的实现往往是借助于二叉堆的结构实现,在这里我们要实现的是小根堆的数据结构。一开始的时候,我们可以将所有的节点一个一个的压入队列中,每次有节点入队,队列都会进行自调整,使其保持一个...
//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用来表示当前结点...
int s1, s2; //记录权值最小两个编码对应下标 HuffmanTree p; if(n <= 1){ return; } m = 2 * n - 1; //n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点 HT = (HuffmanTree)malloc((m + 1) * sizeof(HTNode)); //为了表示方便,0号单元未用 ...
实现哈夫曼编码过程的Python代码如下: from heapq import heapify, heappush, heappop from itertools import count from collections import Counter from random import choice from string import ascii_letters, digits def huffman(seq, frq): #这里的count()依次生成0,1,2,3,4,... ...
C++实现哈夫曼编码完整代码 #include <iostream> #include <queue> #include <vector> #include #include <string> using namespace std; class Node { public: char c; //表示字符 int frequency; //表示该字符出现的次数或频率 Node *left; Node ...
第九周哈夫曼树的基本原理和c++代码实现(2) 338 -- 46:35 App 哈夫曼编码C++实现-第二次作业 1876 -- 33:52 App 哈夫曼编码 的 C++ 代码实现 1.4万 9 23:32 App 哈夫曼编码代码讲解 194 -- 49:32 App 哈夫曼编码C++程序实现(上)
在我们有了建立哈夫曼树的能力之后,其实哈夫曼编码十分好实现,我们只需要一次遍历便可以将所有的哈夫曼编码集合成一个哈夫曼编码表了,具体代码如下。 这就是简单的建立哈夫曼编码图的方法。
1、C+实现哈夫曼编码完整代码#include<iostream>#include<string>using namespace std;#include<math.h>typedef struct/霍夫曼树的结构体char ch;double weight; /权值,此处为概率int parent,lchild,rchild;htnode,*hfmtree;typedef char *hfmcode;/*全局变量*/hfmtree HT;hfmcode HC;int n=0;/霍夫曼树叶节点...