哈夫曼树select
时间: 2023-08-27 13:14:23 浏览: 75
哈夫曼树的select操作是在给定的n个节点中选择权值最小和次小的两个节点。具体实现步骤如下:
1. 遍历n个节点,找到权值最小的两个节点,分别记为s1和s2。
2. 将这两个节点的parent属性设置为新的节点i,即将它们合并为一棵新的二叉树。
3. 将新的节点i的lchild属性设置为s1,rchild属性设置为s2。
4. 将新的节点i的权值设置为s1和s2节点的权值之和。
5. 重复以上步骤,直到选出最小和次小的节点的过程结束。
在给定的代码中,select函数的具体实现可以参考以下代码段:
```c
void Select(PHuffman T, int n, int* s1, int* s2) {
int min1, min2; // 最小和次小权值
for (int i = 1; i <= n; i++) {
if (T[i].parent == 0) {
if (min1 == 0) {
min1 = i;
} else if (min2 == 0) {
min2 = i;
} else {
if (T[i].weigth < T[min1].weigth) {
min2 = min1;
min1 = i;
} else if (T[i].weigth < T[min2].weigth) {
min2 = i;
}
}
}
}
*s1 = min1;
*s2 = min2;
}
```
这段代码会在给定的哈夫曼树节点数组T中找到最小和次小的两个节点,并将它们的索引分别赋值给*s1和*s2。
注意,这只是哈夫曼树select操作的一个示例实现,实际上可能会有不同的实现方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据结构--4.2 哈夫曼树](https://blog.csdn.net/m0_63944721/article/details/125030200)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [哈夫曼树(HuffmanTree)详解](https://blog.csdn.net/qq_42475914/article/details/84349428)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [数据结构:哈夫曼树算法(内含Select函数算法解析)全网最全解释](https://blog.csdn.net/qq_53213071/article/details/127270287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]