入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、哈夫曼树的概念1、背景定义2、哈夫曼树二、哈夫曼编码三、python实现哈夫曼树的构建以及哈夫曼编码1、创建一个节点2、创建哈夫曼树3、编码哈夫曼编码4、具体调用5、输出以及画图展示 四、哈夫曼树的作用1、无损压缩2、分层softmax一、哈夫曼树的概念哈夫曼树也叫最优二叉树，
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2023-10-26 17:36:18
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要求：输入： 输出： 大概思路：①根据weight排序，搞树的结点类，然后初始化一个个结点的weight和index。②把一个个初始化好的结点放到一个列表里面，然后把这个列表传到TransFromHuffTree函数，把结点之间的父子关系指定一下（合成一个，pop两个，直到列表剩下一个结点，就是哈夫曼树的根结点）③初始化一个dot对象，用于后面画图④从刚刚算出的根结
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2024-07-29 10:46:59
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这几天在较为认真的研究基于哈夫曼编码的文件压缩及解压，费了点时间，在这分享一下：这里用链式结构，非顺序表结构；文件压缩：1.获取文件信息（这里采用TXT格式文本）；2.压缩文件；3.写配置文件（便于解压时用，无非就是存放原文件的索引之类的，比如说，文件中某个字符出现的个数，记录下来）4.解压缩，使用压缩后的文件和配置文件解压文件；5.用比对软件，比对解压后的文件和源文件是否相同；下面慢慢解析：先看
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2023-07-21 16:13:01
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# 字符串的哈夫曼编码及其应用
## 引言
在信息技术的快速发展中，数据压缩成为了提高存储效率和传输速度的重要手段。其中，哈夫曼编码（Huffman Coding）是一种有效的无损数据压缩算法，由美国计算机科学家大卫·哈夫曼于1952年提出。本文将深入探讨哈夫曼编码的原理，并通过Python代码示例来实现字符串的哈夫曼编码。同时，我们还将展示哈夫曼编码的字符频率统计结果的饼状图及任务进度的甘特
一、解压原理：了解了压缩原理之后，要解压文件就是压缩文件的逆过程；拿昨天的例子来说，如果我们收到这样一串二进制1 1 01 1 1 01 00（昨天漏掉了一个问题，这里是9个0 1，每8个一个字节，那么剩下的那个0需要补7个0，构成一个完整的字节，这样才能写出文件）怎么解压出aabbac呢？很自然的想到，我们需要拿到对应的哈夫曼编码；a的编码是1，b的编码是
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2023-11-13 17:08:55
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数据有一种结构叫做二叉树，即每个节点至多含有两个子树，左子树和右子树。生活中类似树结构的东西有很多，如：生活中的族谱，计算机编码！ &nb
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2024-01-02 09:02:44
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工程源代码下载（VS2008）先上图 把要压缩或要解压的文件拖拽到窗口中即可。另存为编辑框是压缩或解压的输出路径。对于压缩来说，另存为路径是目标文件的路径加上一个.shc扩展名。对于解压来说，会去掉最后一个扩展名。 压缩的核心其实就是用了哈夫曼编码原理。我封装了一个哈夫曼编码类，内部使用了一个哈夫曼树类。（关于哈夫曼树类，在我这篇文章有说：） 要对一个文件进行压缩，执行如下步骤： 1.建立
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2023-07-20 19:45:19
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前面上传了A*算法的实现，就顺便把一起写的哈夫曼压缩也上传了吧本文主要提供了Python版本的哈夫曼压缩算法实现，并在此基础上提供了命令行和基于Qt的GUI用户界面（User Interface）哈夫曼（Huffman Encoding）压缩算法-Python实现哈夫曼编码作为计算机届非常底层的算法，不少领域都会出现该算法的身影，例如在MPEG图片压缩算法中等等。因此掌握哈夫曼算法以及相关的哈弗曼
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2023-12-19 20:57:18
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哈夫曼树是一种特殊的树，结合前面做书上动态规划题的了解，哈夫曼树就是最优二叉树。 建立一颗哈夫曼树前需要明确条件，比如一颗词典树（节点值为单词），我们希望能通过我们的查找习惯建立一颗更快、更合适的二叉树，那么，这里的条件就是树中每个单词的搜索频率，显然，搜索频率越高的单词越靠近树根，查找效率会更好，通过搜索频率（权值）与节点离根节点的路径距离计算出WPL（带权路径长），当词典树的形态为某种情况的
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2024-08-06 18:21:46
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在当今信息爆炸时代，如何采用有效的数据压缩技术来节省数据文件的存储空间越来越引起人们的重视。哈夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。我们要分析与设计哈夫曼树的存储结构，实现哈夫曼算法以及编码与译码基本功能，并对文本文件利用哈夫曼编码进行压缩得到压缩文件，然后进行解压缩得到解压文件。进行此项设计要掌握二叉树、哈夫曼树的概念，性质与存储结构，能够利用哈夫曼算法实现哈夫曼编码，并应用于文件压
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2024-08-23 12:35:21
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1.基本介绍赫夫曼编码也翻译为 哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式, 属于一种程序算法赫夫曼编码是赫哈夫曼树在电讯通信中的经典的应用之一。赫夫曼编码广泛地用于数据文件压缩。其压缩率通常在 20%～90%之间赫夫曼码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman 于 1952 年提出一种编码方法，称之为最佳编码2.原理剖析 通信领域中信息的处理方式 1-定长编
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2024-06-27 21:19:47
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一、实验目的1、了解文件的概念。2、掌握线性链表的插入、删除等算法。3、掌握Huffman树的概念及构造方法。4、掌握二叉树的存储结构及遍历算法。5、利用Huffman树及Huffman编码，掌握实现文件压缩的一般原理。 二、设备与环境微型计算机、Windows系列操作系统 、Visual C++6.0软件等。 三、实验内容根据ASCII码文件中各ASCII字符出现的频率情况创
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2024-06-22 10:54:09
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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 ...
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2021-11-01 00:52:00
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程序设计师-数据结构定义哈夫曼树:给定N个权值作为N个叶子结点，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)。媒体分类: 1、传输媒体：用以传输数据的物理设备的介质，如电缆、光纤、无线电波等。 2、表示媒体：说明交换信息的类型，定义信息的特征，一般以编码的形式描述，如声音编码和文本编码。 3、感觉媒体：是人们的感觉器官所能感觉
这个问题原始是用来实现一个可变长度的编码问题，但可以总结成这样一个问题，假设我们有很多的叶子节点，每个节点都有一个权值w(可以是任何有意义的数值，比如它出现的概率)，我们要用这些叶子节点构造一棵树，那么每个叶子节点就有一个深度d，我们的目标是使得所有叶子节点的权值与深度的乘积之和$$\Sigma w{i}d{i}$$最小。很自然的一个想法就是，对于权值大的叶子节点我们让它的深度小些(更加靠近根节点
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2023-10-14 18:16:25
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一．背景介绍： 给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若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)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。二．实现步骤： 1.构造一棵哈夫曼树 2.根据创建好的哈夫曼树创建一张哈夫曼编码表 3.输入一串哈夫曼序列，输出原始字符三．设计思想： 1.首先要构造一棵哈夫曼树，哈夫曼树的结
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2023-08-05 21:20:36
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当我们需要的字符串完成压缩之后，也就是完成赫夫曼编码之后，字符串所需要的编码位数变小了，这样有利于文件的传送，但是光压缩也没有用，如果不能解压的话，那接收方收到的压缩文件将 会无法打开，所以接下来，我们将完成下一步——赫夫曼编码的解压过程首先，需要将之前压缩过的赫夫曼编码的 byte数组转换成二进制字符串的形式，其实就是将编码过程完全逆向的走回去就可以了。先直接上代码吧。//完成数据的解压
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2024-06-03 15:17:45
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首先介绍以下什么是哈夫曼树（来自百度百科）哈夫曼树─即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。 在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称“熵编码法”），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现
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2023-08-03 11:09:21
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c++代码实现哈夫曼树的创建、编码以及求WPL (顺序结构)文章目录 文章目录c++代码实现哈夫曼树的创建、编码以及求WPL (顺序结构)exercise problemcoderunning resultsummary exercise problem 构造哈夫曼树生产哈夫曼编码，并求出带权路径长度(WPL)。code#include <iostream>
#include <
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2024-10-17 21:51:03
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关于哈夫曼树怎么构建的、哈夫曼编码怎么求，请参考哈夫曼树及python实现
这些基础的东西就不在这里阐述了，本文直接上代码。参考链接：哈夫曼树的 Python 实现哈夫曼树的构建和编码'''
huffman编码
'''
import copy
class Node:
def __init__(self, name, weight):
self.name = nam
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2023-06-26 15:12:02
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