算法设计中给定的a~e的5个字符,它们的权值集合为W={4,2,1,7,3},说明构造哈夫曼树的过程,给出编码,画出哈夫曼树。
时间: 2024-03-18 12:40:35 浏览: 29
哈夫曼树的构造过程如下:
1. 将权值从小到大排列,得到{1,2,3,4,7}。
2. 取出权值最小的两个节点1和2,构造一个新节点,权值为1+2=3,将1和2节点分别作为新节点的左右子节点。
3. 将权值次小的节点3和新节点3合并,构造一个新节点,权值为3+3=6,将3作为新节点的左子节点,将之前的新节点3作为右子节点。
4. 将权值次小的节点4和新节点6合并,构造一个新节点,权值为4+6=10,将4作为新节点的左子节点,将之前的新节点6作为右子节点。
5. 最后将权值最大的节点7和新节点10合并,构造一个新节点,权值为7+10=17,将7作为新节点的左子节点,将之前的新节点10作为右子节点。
构造完成后,得到哈夫曼树如下图所示:
```
17
/ \
/ \
10 7
/ \
/ \
4 6
/ \
/ \
3 3
/ \ / \
1 2 2 1
```
根据哈夫曼树,可以得到每个字符的编码:
a:左左左(1111)
b:左左右(1110)
c:左右左(110)
d:右左(0)
e:左右右(10)
相关问题
C语言编程 根据给定的n企字符及其权值,设计各字符的哈夫曼编码。设有一段电文由字符集{A.B,C.D.EF.G,H}组成,各字符在电文中出现的次数集为{5,20,7,8,14,23,3,11},设计各个字符的哈夫曼编码,并译码。
首先,根据给定的字符及其权值,我们可以构建哈夫曼树。哈夫曼树是一种树形结构,其中叶子节点表示字符,非叶子节点表示字符出现的次数。在哈夫曼树中,权值较小的节点位于树的下层,权值较大的节点位于树的上层。构建哈夫曼树的过程可以采用贪心算法,具体步骤如下:
1. 将给定的字符及其权值按照权值从小到大排序。
2. 从权值最小的两个节点开始,构建一棵新的子树,该子树的根节点权值为这两个节点权值之和,左子树为权值较小的节点,右子树为权值较大的节点。
3. 将新的子树插入到已有的树中,使得树的权值仍然按照从小到大的顺序排列。
4. 重复步骤2和3,直到构建出整棵哈夫曼树。
接下来,我们可以根据哈夫曼树来确定每个字符的哈夫曼编码。对于每个叶子节点,从该节点到根节点的路径上标记为0或1,路径上标记的集合就是该字符的哈夫曼编码。
下面是构建哈夫曼树的过程:
![huffman_tree](https://img-blog.csdn.net/20170528172824868?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYmVpamluYXMxOTg3/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85)
根据上面的哈夫曼树,我们可以确定各个字符的哈夫曼编码:
| 字符 | 权值 | 哈夫曼编码 |
|------|------|-----------|
| A | 5 | 111 |
| B | 20 | 01 |
| C | 7 | 1101 |
| D | 8 | 101 |
| E | 14 | 00 |
| F | 23 | 10 |
| G | 3 | 1100 |
| H | 11 | 100 |
最后,我们可以使用上述编码对给定的电文进行编码和译码。例如,对于字符串"ABCD",编码后的结果为"011011101",译码过程如下:
1. 从编码的第一个字符开始,查找哈夫曼树,直到找到一个叶子节点。
2. 记录该叶子节点表示的字符。
3. 从编码中删除已经识别的字符,重复步骤1和2,直到编码中的所有字符都被识别为止。
通过上述过程,我们可以将编码后的电文"011011101"译码为"ABCD"。
已知字符“a,b,c,d”出现的频率分别为7、5、2、4,编写算法实现哈夫曼树及编码操作。
### 回答1:
哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形结构,它可以根据字符出现的频率来构建一棵树,从而实现对数据的压缩。对于给定的字符集,我们可以通过以下步骤来构建哈夫曼树:
1. 将字符按照出现频率从小到大排序,得到序列:c(2), d(4), b(5), a(7)。
2. 从序列中选取出现频率最小的两个字符,将它们作为叶子节点构建一棵二叉树,其根节点的权值为这两个字符的出现频率之和。在序列中删除这两个字符,将新的节点插入序列中,保持序列有序。
3. 重复步骤2,直到序列中只剩下一个节点,这个节点就是哈夫曼树的根节点。
4. 对于每个叶子节点,从根节点开始向下遍历,记录经过的路径上的边的方向(0表示向左,1表示向右),得到该字符的哈夫曼编码。
根据上述步骤,我们可以得到如下的哈夫曼树:
18
/ \
9 a(7)
/ \
c(2) d(4)
\
b(5)
其中,根节点的权值为18,表示所有字符出现的总次数。从根节点开始向下遍历,得到每个字符的哈夫曼编码:
a: 1
b: 00
c: 010
d: 011
这样,我们就可以用哈夫曼编码来压缩数据了。例如,对于字符串“abacada”,它的压缩结果为“1000010100111011”。
### 回答2:
哈夫曼树是一种基于最小代价的树形结构,被广泛应用于数据压缩和编码中。对于给定的一组字符及其出现频率,可以通过构建哈夫曼树来得到最小代价的编码。
算法流程如下:
1. 将字符按照出现频率从小到大排序,建立叶子节点。
2. 取最小频率的两个节点作为左右儿子,生成一颗新节点,该新节点的频率为左右儿子频率之和。
3. 将新节点插入到集合中,按照新节点的频率从小到大排序。
4. 重复步骤2-3,直到只剩下一颗树,即为哈夫曼树。
5. 从根节点出发,对于左儿子赋值为0,右儿子赋值为1,得到每个字符的编码。
例如,对于“a,b,c,d”出现的频率分别为7、5、2、4,可以按照如下流程构建哈夫曼树。
首先,按照频率排序,得到节点集合:c(2)、d(4)、b(5)、a(7)。
取最小频率的两个节点c和d作为左右儿子,生成新节点cd(6),将其插入集合中得到:cd(6)、b(5)、a(7)。
再取最小频率的两个节点cd和b作为左右儿子,生成新节点cdb(11),将其插入集合中得到:a(7)、cdb(11)。
最后,将最后剩下的两个节点a和cdb合并为一颗树。
得到的哈夫曼树如下图所示:
18
/ \
11 7
/ \
cdb(6) b(5)
/ \
c(2) d(4)
根据哈夫曼树生成的编码如下:
a: 0
b: 10
c: 110
d: 111
因此,字符"a"的编码为0,字符"b"的编码为10,字符"c"的编码为110,字符"d"的编码为111。可以利用这些编码对原始数据进行压缩和解压缩。
### 回答3:
哈夫曼树是一种树形结构,它被广泛地应用于数据压缩和编码。它的基本思想是将出现频率较高的字符用较短的编码表示,而将出现频率较低的字符用较长的编码表示,从而获得更高的压缩比。现在我们来讲一下如何构建哈夫曼树以及如何对字符进行编码操作。
首先,我们需要将每个字符及其对应的频率以键值对的形式存储起来,如下所示:
a:7
b:5
c:2
d:4
然后,我们可以将每个字符看作一个节点,频率作为节点的权值。我们可以把所有节点按照其权值从小到大排序,然后依次取出两个权值最小的节点,合并成一个新的节点,该节点的频率为两个节点的频率之和。如此往复,直到只剩下一个节点,这个节点就是哈夫曼树的根节点。
接着,我们可以根据哈夫曼树来对字符进行编码。在哈夫曼树中从根节点开始向下,若向左则编码为0,向右则编码为1。将每个字符的编码存储到一个哈希表中,如下所示:
a: 0
b: 10
c: 110
d: 111
这样,我们就完成了哈夫曼树的建立和字符的编码工作。
最后,我们可以用哈夫曼编码对文本进行压缩。具体做法是将文本字符串中的每个字符替换为其对应的编码,然后将其转换为二进制流,即可实现文本的压缩。在解压时,只需利用解压算法,根据哈夫曼树重新将编码转换为原有的字符即可。
总之,哈夫曼树是一种非常重要的数据结构,在数据压缩和编码中具有广泛的应用。我们可以根据其基本思想,构建哈夫曼树,对字符进行编码,从而实现文本的压缩和解压缩。
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