步骤: 第一步:找出字符中最小两个,小在左边,大在右边,组成二叉。在频率表中删除此次找到两个数,并加入此次最小两个数频率和。 然后重复第一步。一、代码#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef double DataType; //结点权值数据类型
#include<iostream> using namespace std; #pragma warning (disable:4996) #define maxSize 100 /*赫存储结构,它也是一种二叉树结构,这种存储结构既适合表示,也适合表示森林。*/ typedef struct Node { int weight; //权值
关于怎么构建编码怎么求,请参考python实现 这些基础东西就不在这里阐述了,本文直接上代码。参考链接: Python 实现构建和编码''' huffman编码 ''' import copy class Node: def __init__(self, name, weight): self.name = nam
转载 2023-06-26 15:12:02
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#include <iostream> using namespace std; class HufTree{ public: float weight = 0; // 权重 int parent = 0; // 双亲 int lchi = 0; // 左孩子 int rchi = 0; // 右孩子
一.背景介绍:  给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉,若带权路径长度达到最小,称这样二叉为最优二叉,也称为(Huffman Tree)。是带权路径长度最短,权值较大结点离根较近。二.实现步骤:  1.构造一棵  2.根据创建好创建一张编码表  3.输入一串序列,输出原始字符三.设计思想:  1.首先要构造一棵
转载 2023-08-05 21:20:36
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首先,我先假设你已经有了二叉相关知识,主要就是概念和遍历方式这些点。如果没有这些知识储备,可能理解起来会比较困难。好了,废话不多说。 原理秉着能不写就不写理念,关于原理及其构建,还是贴一篇博客吧。。(这篇博客关于及其编码原理讲还行,简洁易懂,因为原理本来就挺简单)。其大概流程  编码代码  # 树节点类构
# (Huffman Tree) ## 1. 介绍 ,也称为最优二叉,是一种经常用于数据压缩数据结构。它是由David Huffman在1952年提出,用于根据字符频率构建一种最优编码方式。具有一些独特特点:频率高字符拥有较短编码,而频率低字符拥有较长编码。这样编码方式可以有效地减少编码后数据量。 在中,每个字符都可以表示为一个叶子节点
原创 2023-08-25 17:15:29
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主题 代码实现创建,建立,构造,实现编码,实现思路和要点: 抓住性质,每轮选出2个权值最小点进行构造。 抓住编码性质,从根出发,向左标0,向右标1。
# 如何实现Python代码 是一种用于数据压缩树形数据结构,通过构建一颗最优二叉来压缩字符频率。对于刚入门开发者来说,了解和实现是一个非常有意义项目。在这篇文章中,我们将逐步介绍如何用Python实现,包括所需步骤及相应代码示例。 ## 整体流程 以下是实现步骤: | 步骤 | 描述
原创 7月前
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在这里关于什么是就不多说了,自己去查阅相关资料书籍,下面来说说如何实现。首先语言描述一下实现步骤:假设这里给出得到数组元素为5,3,1,7  1.在当前数组中找出最小两个数1,3各自为一个结点生成如下:此时将4放回原数组,则数组元素变为5 4 7,然后在当前数组中找出最小两个数4,5生成如下此时将9放回原数组,则数组变为9 7,继续找出最小两个,7,9组成如下
转载 2023-12-12 13:22:52
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define swap(a, b) ({\ __typeof(a) temp = a;\ a = b, b = temp;\ }) typedef struct Node { do ...
转载 2021-11-01 00:52:00
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目录一、基本概念二、算法1,构造算法2,算法实现三、编码1,编码思想2,编码算法实现3,文件编码和译码 一、基本概念也叫最优二叉。结点数目相同二叉中,完全二叉是路径长度最短二叉。反过来不成立。 满二叉不一定是,权值越大离根越近。具有相同带权结点不唯一。二、算法1,
这个问题原始是用来实现一个可变长度编码问题,但可以总结成这样一个问题,假设我们有很多叶子节点,每个节点都有一个权值w(可以是任何有意义数值,比如它出现概率),我们要用这些叶子节点构造一棵,那么每个叶子节点就有一个深度d,我们目标是使得所有叶子节点权值与深度乘积之和$$\Sigma w{i}d{i}$$最小。很自然一个想法就是,对于权值大叶子节点我们让它深度小些(更加靠近根节点
一、实验目的理解及其应用。掌握生成算法。二、实验原理,即最优,是带权路径长度最短。有着广泛应用。在解决某些判定问题上,及字符编码上,有着重要价值。构造一棵最早给出了算法,称为算法:(1)根据给定N个权值   W1,W2,W3,……,Wn    ,构成N棵二叉集合F= &nbs
转载 2023-06-15 17:01:58
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原理原理 讲比较清楚 在其基础上,采用c++进行实现,利用map设计了编码和解码功能,更加直观。完整程序Huffmantree.h#pragma once #include <vector> #include <iostream> #include <string> #include <map> #define MAX 9999 usin
# 实现Python教程 在计算机科学中,编码是一种常用数据压缩算法,它通过构建(Huffman Tree)来实现这一目标。本文将教你如何在Python中实现。我们将逐步进行,从了解整体流程到具体代码实现。 ## 流程概述 下面是实现总体流程: | 步骤 | 说明 | |------|----------
原创 8月前
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1. 算法思想构造算法思路: 1.初始化HT[1…2n-1], lch=rch=parent=0.2.输入n个叶子结点,置于HT[1…n]weight(权值)。3.进行n-1次合并,依次产生n-1个结点HT[i], i = n+1…2n-1; a) 在HT[1…i-1]中选两个未被选过(从parent==0结点中选)weight最小两个结点HT[s1]和HT[s2], s1,s2为
转载 2023-05-24 18:43:50
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】当用 n 个结点(都做叶子结点且都有各自权值)试图构建一棵时,如果构建这棵带权路径长度最小,称这棵为“最优二叉”,有时也叫“赫”或者“” 构建: 1.在 n 个权值中选出两个最小权值,对应两个结点组成一个新二叉,且新二叉根结点权值为左右孩子权值和; 2.在原有的 n 个权值中删除那两个最小权值,同时将新权值加入到 n–2 个权值
在一般数据结构书中,那章后面,著者一般都会介绍一下(HUFFMAN)编码。编码是一个应用。编码应用广泛,如JPEG中就应用了编码。 首先介绍什么是又称最优二叉,是一种带权路径长度最短二叉。所谓带权路径长度,就是中所有的叶结点权值乘上其到根结点 路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点路径长度为叶结点层数)。
转载 精选 2015-01-09 20:13:31
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在一般数据结构书中,那章后面,著者一般都会介绍一下(HUFFMAN) 编码。编码是一个应用。编码应用广泛,如 JPEG中就应用了编码。 首先介绍什么是又称最优二叉, 是一种带权路径长度最短二叉。所谓带权路径长度,就是中所有的叶结点 权值乘上其到根结点 路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点路径
转载 2017-12-22 13:54:28
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