(1)书写代码,使之能够正确读取输入文本文件(test.{1, 2, 3}.txt)根据输入文本文件构造哈夫曼编码。把最优的哈夫曼编码写入输出文件{code.test.{1,2,3}.txt}。

时间: 2023-06-11 18:10:19 浏览: 36
以下是一个示例 Python 代码,可以读取输入文件并构造哈夫曼编码: ```python import heapq from collections import defaultdict # Define Node class for Huffman tree class Node: def __init__(self, freq, char=None, left=None, right=None): self.freq = freq self.char = char self.left = left self.right = right def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq # Build Huffman tree def build_huffman_tree(freq_dict): heap = [] for key, value in freq_dict.items(): heapq.heappush(heap, Node(value, key)) while len(heap) > 1: left = heapq.heappop(heap) right = heapq.heappop(heap) parent = Node(left.freq + right.freq, left.char + right.char, left, right) heapq.heappush(heap, parent) return heap[0] # Traverse Huffman tree and generate codes def traverse_huffman_tree(node, code_dict, code=""): if node is None: return if node.char is not None: code_dict[node.char] = code traverse_huffman_tree(node.left, code_dict, code + "0") traverse_huffman_tree(node.right, code_dict, code + "1") # Read input file and calculate character frequencies def read_input_file(file_name): freq_dict = defaultdict(int) with open(file_name) as f: for line in f: for char in line.strip(): freq_dict[char] += 1 return freq_dict # Write Huffman code to output file def write_output_file(file_name, code_dict): with open(file_name, "w") as f: for key, value in code_dict.items(): f.write(f"{key} {value}\n") # Main function to build Huffman tree and generate codes def main(input_file, output_file): freq_dict = read_input_file(input_file) huffman_tree = build_huffman_tree(freq_dict) code_dict = {} traverse_huffman_tree(huffman_tree, code_dict) write_output_file(output_file, code_dict) # Test with sample input and output files if __name__ == "__main__": main("test.txt", "code.test.txt") ``` 使用该代码,可以读取名为 `test.txt` 的输入文件,计算字符频率,并构建哈夫曼树。然后,使用该哈夫曼树生成最优编码,并将其写入名为 `code.test.txt` 的输出文件中。 请注意,此示例代码仅适用于 ASCII 字符编码,并且没有处理 Unicode 字符。如果需要处理 Unicode 字符,则需要相应地修改代码。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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