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
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2023-06-21 22:24:56
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字符串编码常用类型：utf-8,gb2312,cp936,gbk等。python中，我们使用decode()和encode()来进行解码和编码在python中，使用unicode类型作为编码的基础类型。即 decode &
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2023-06-29 19:28:52
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字符串前面添加u,r,b的含义u 中文 r 字符串转义 b bytes数据 str—>(encode)—>bytes，bytes—>(decode)—>str 字符串通过编码转换为字节码，字节码通过解码转换为字符串u/U:表示unicode字符串不是仅仅是针对中文, 可以针对任何的字符串，代表是对字符串进行unicode编码。 一般英文字符在使用各种编码下, 基本都可以正常
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2023-08-06 13:01:21
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Huffman编码解码霍夫曼(Huffman)编码问题也就是最优编码问题，通过比较权值逐步构建一颗Huffman树，再由Huffman树进行编码、解码。其步骤是先构建一个包含所有节点的线性表，每次选取最小权值的两个节点，生成一个父亲节点，该父亲节点的权值等于两节点权值之和，然后将该父亲节点加入到该线性表中，再重复上述步骤，直至构成一个二叉树，注意已经使用过的节点不参与。Huffman编码贪心原理编
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2023-10-22 12:57:56
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Huffman Tree的构建 赫夫曼树的构建步骤如下： 1、将给定的n个权值看做n棵只有根节点（无左右孩子）的二叉树，组成一个集合HT，每棵树的权值为该节点的权值。 2、从集合HT中选出2棵权值最小的二叉树，组成一棵新的二叉树，其权值为这2棵二叉树的权值之和。 3、将步骤2中选出的2棵二叉树从集合HT中删去，同时将步骤2中新得到的二叉树加入到集合HT中。 4、重复步骤2和步骤3，直到集
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2024-08-19 10:48:15
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Huffman树/最优二叉树：（一）Huffman树的定义：（1）节点的带权路径长度WPL(weighted path length)：根结点到该节点的路径长度与该节点的权值的乘积为节点的WPL：（2）树的带权路径长度WPL:树的WPL:树上所有叶子节点的带权
原创
2022-12-13 16:51:53
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#include <iostream>#include <vector>struct huffman_element { huffman_element() { weight = 0; lchild = -1; rchild = -1; parent = -1; } double ...
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2022-12-01 16:48:43
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Huffman树，又称最优二叉树，是一类加
原创
2023-04-10 20:16:08
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2-7 解析：A选项 一棵哈夫曼树的带权路径长度等于其中所有分支结点的权值之和 是正确。
原创
2023-05-25 17:06:30
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从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径，路径上的分支数目称作路径长度。树的路径长度是从树根到每个结点的路径长度之和。结点的带权路径长度为结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘机，树的带权路径长度为树中所有叶子节点的带权路径长度之和。
原创
2019-02-20 20:47:32
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1. Huffman概述是一种无损压缩编码方式根据字符出现的概率编码，对概率高的字符使用较短的编码，对概率低的字符使用较长的编码，从而使得编码后的字符串的长度的期望最小是一种贪心算法：每次总选择两个概率最小的字符结点进行合并选择用频数代替频率，方便计算Huffman编码不唯一下图是计算过程示例：2. 编程实现过程(1) 对给定的数组进行字符出现频率统计。(2) 剔除掉统计结果中频数为0的数值，对数
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2024-10-24 15:20:25
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1.哈夫曼编码的起源：哈夫曼编码是 1952 年由 David A. Huffman 提出的一种无损数据压缩的编码算法。哈夫曼编码先统计出每种字母在字符串里出现的频率，根据频率建立一棵路径带权的二叉树，也就是哈夫曼树，树上每个结点存储字母出现的频率，根结点到结点的路径即是字母的编码，频率高的字母使用较短的编码，频率低的字母使用较长的编码，使得编码后的字符串占用空间最小。2.哈夫曼树构造的过程：首先
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2023-07-24 15:10:13
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1、概述 huffman编码是一种可变长编码（ VLC：variable length coding)）方式，于1952年由huffman提出。依据字符在需要编码文件中出现的概率提供对字符的唯一编码，并且保证了可变编码的平均编码最短，被称为最优二叉树，有时又称为最佳编码。2、原理 在
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2024-04-28 15:57:17
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计算机系统在存储或传输数据时通常有对数据进行压缩的需求。数据压缩可以减小存储介质的占用量（或用有限的存储介质存储更多的数据），也可以减小数据传输时需要的带宽（或用有限的位宽和频率实现更高的数据传输速率）。哈夫曼编码（Huffman Coding）是一种常用的可变长编码，这种编码方式可用于无损数据压缩。哈夫曼编码的基本思想是：一个文本中不同字符的出现频率不同，用更短的二进制序列编码出现频率更高的字符
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2024-04-30 10:30:52
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参照书上写的Huffman树的代码 结构用的是线性存储的结构 不是二叉链表 里面要用到查找最小和第二小 理论上锦标赛法比较好 但是实现好麻烦啊 考虑到数据量不是很大 就直接用比较笨的先找最小 去掉最小再找第二小的方法了。#include #include #include typedef struc...
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2014-05-22 21:49:00
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1 //最优二叉树 2 #include 3 #include 4 using namespace std; 5 6 //定义结点类型 7 //【weight | lchid | rchild | parent】 8 //为了判定一个结点是否已加入到要建立的哈夫曼树中 9 //可通过parent域的值来确定. 10 //初始时parent = -1，...
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2016-11-01 16:31:00
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一个拥有n个待编码的字符串，其哈夫曼树具有 2n-1个节点。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JP的层数）。树的带权路径
原创
2022-12-19 17:31:29
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Huffman树是一种特殊结构的二叉树，由Huffman树设计的二进制前缀编码，也称为Huffman编码在通信领域有着广泛的应用。在word2vec模型中，在构建层次Softmax的过程中，也使用到了Huffman树
原创
2023-06-14 19:32:48
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哈夫曼树处理这样的一种问题： 给出一棵n个叶子的k叉树，每个叶子有一个权值wi，要求最小化∑wi*di di表示，第i个叶子节点到根节点的距离。（一般是边数） 处理方法比较固定。 贪心的思路：我们让权值较大的叶子节点 的深度越小越好。 建立一个小根堆。 1.插入n个叶子的权值。 2.每次取出最小的k
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2018-07-31 18:06:00
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哈夫曼树(Huffman Tree),又叫最优二叉树，指的是对于一组具有确定权值的叶子结点的具有最小带权路径长度的二叉树。(1)路劲(Path):从树中的一个结点到另一个结点之间的分支构成两个结点间的路径。(2)路径长度(Path Length):路径上的分支树。(3)树的路径长度(Path Length of Tree):从树的根结点到每个结点的路径长度之和。在结点数目相同的二叉树中，完全二叉树
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2013-09-11 20:05:37
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