int> PII;constintN =100008;typedefstruct{//哈夫曼树的结构体doubleweight;//权重intparent;intlch;intrch;} HTNode, *HuffmanTree;/*创建哈夫曼树的函数n为元素个数*/voidSelect(HuffmanTree HT,intlength,int&s1,int&s2){// 先假定数组的前
(2)在F中选取两棵根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...
哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用。哈夫曼编码应用广泛,如JPEG中就应用了哈夫曼编码。 首先介绍什么是哈夫曼树。 哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的 路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数)...
可以看到编码数据被压缩节约了大约17%的存储或传输成本。随着字符的增加和多字符权重的不同,这种压缩会更加显出其优势。 总结 给定N个权值作为N个叶子节点,构造一棵二叉树,若该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,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。最优二叉树经常用于数据存储和传输中来压缩数据...
哈夫曼编码二进制串:100 000 01 101 000 01 001 11 11 01(共25个字符) 可以看到编码数据被压缩节约了大约17%的存储或传输成本。随着字符的增加和多字符权重的不同,这种压缩会更加显出其优势。 总结 给定N个权值作为N个叶子节点,构造一棵二叉树,若该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,...
此种形状的二叉树,需要的比较次数是:10000 (3×20%+2×80%)=22000次,显然:两种判别树的效率是不一样的。 问题是能不能找到一种效率最高的判别树呢? 那就是接下来要讲的哈夫曼树。 二:哈夫曼树 1. 哈夫曼树(Huffman),又叫最优树,是一类带权路径长度最短的树。
那就是哈夫曼树 回忆树的基本概念和术语 路径:若树中存在一个结点序列k1,k2,…,kj,使得ki是ki+1的双亲,则称该结点序列是从k1到kj的一条路径。 路径长度:等于路径上的结点数减1。 结点的权:在许多应用中,常常将树中的结点赋予一个有意义的数,称为该结点的权。
哈夫曼树:用哈夫曼算法构造的最优二叉树。 (3)哈夫曼编码 哈夫曼树的每个叶结点对应一个字符。在从哈夫曼树的每个结点到其左孩子的边上标上1。将从根到每个叶子的路径上的数码连接起来,就是该叶子所代表的字符的编码。 本文内容整理于网络,仅供参考。
形成了以下的树。 1.5)、对剩下字符的出现的频率和55进行排序排序: 45、55。 形成了以下的树。 2)、给树上的边加上0和1(左0 右1)。并把每个叶子节点对应的字母写上 3)、每个字符的哈夫曼编码: a:0 b:101 c:100 d:111 e:1101 f:1100。 4)、举例的编码: bee的编码: 101 1101 1101 abc的编码...