018-Huffman树-贪心-《算法设计技巧与分析》M.H.A学习笔记

来源:互联网 发布:凡科建站能做seo吗 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 00:11

Huffman是完全二叉树,权重较大的节点距离根较近。

Huffman编码一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字

 

基本思路:

建立Huffman树的过程:

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w1w2wn,则哈夫曼树的构造规则为:

(1) w1w2wn看成是有n棵树的森林(每棵树仅有一个结点)

(2) 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并,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;

(3)从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林;

(4)重复(2)(3)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。

 

选取权值最小的结点时我们用最小堆。

需要得出各个字母的具体编码,我们只需要在所有的左儿子的边标上0,右儿子的边标上1,从根节点到目标节点的所有经过的边的码就是该字母的编码。

 

算法分析:

假设有n个字符。

把所有字符插入堆需要Θ(n),从堆中删除两个元素和新加一个元素需要O(log n)。重复n-1次,所以总的时间复杂度是O(n log n)

 

伪代码:

 


 

 

C++代码:

//计算哈夫曼编码下的文本占的位数,并与定长编码的比较。#include<iostream>#include<string>#include<cstring>#include<iomanip>#include<cstdio>#include<queue>                 //哈夫曼树,用优先队列实现using namespace std;int main(){string s;while (cin >> s){if (s == "END") break;int len = s.size();int date[30] = { 0 };         //date数组记录text中各个字符的频数priority_queue<int>q;for (int i = 0; i < len; i++){if (s[i] == '_') date[0]++;else date[s[i] - 'A' + 1]++;}for (int i = 0; i < 27; i++){if (date[i]!=0) q.push(-date[i]);      //只把不同字符的频数加入优先队列,字符本身与题目要求无关}                                           //处理使小的数据的优先级别高int ans = 0;int tem;while (!q.empty()){tem = -q.top();     //取出最小的两个数,相加累计到ans中,并加入队列,一直处理到队列中没有数q.pop();if (!q.empty()){tem = tem - q.top();q.pop();}ans = ans + tem;if (!q.empty()) q.push(-tem); //若队列已没有数据,则不添加(上面已经取出最后两个,或一个),若没有这一步,上面whlie的判断不成立。}                     int ans8 = len << 3;double bi = (double)ans8 / ans;printf("%d %d %.1lf\n", ans8, ans, bi);}}


 

 

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