3、已知给定报文Struc, 5个字母的权重构成集合W={9, 5,13,3,6},试画出它的Huffman树,并分别写出字母S和u的Huffman编码。(假定 比较时,权重小者放左分枝)
时间: 2024-03-22 10:42:06 浏览: 17
首先,我们按照权重从小到大对字母进行排序,得到字母集合S={u, d, e, t, S},对应的权重集合W={3, 5, 6, 9, 13}。
Huffman树的构建过程如下:
1. 将S和W中的所有节点作为叶子节点,构成n棵只有一个节点的二叉树。
2. 从n棵二叉树中选择两棵权重最小的二叉树,将它们合并成一棵新的二叉树。新二叉树的根节点权重为两棵子树的权重之和。
3. 将新的二叉树插入到n棵二叉树中,并删除原来的两棵子树。
4. 重复2-3,直到所有的节点都被合并成一棵二叉树。得到的二叉树即为Huffman树。
按照上述步骤,我们可以得到如下的Huffman树:
```
36
/ \
14 22
/ \ / \
6 8 9 13
/ \
3 3
```
其中,根节点的权重为所有节点权重之和36,左分枝的权重为14,右分枝的权重为22。依次类推,最终得到了一棵Huffman树。
根据Huffman树,我们可以得到字母S和u的编码:
- 字母S的编码为1,因为它在Huffman树中的右分枝上,且该分枝的路径为右-左-左。
- 字母u的编码为00,因为它在Huffman树的左分枝上,且该分枝的路径为左-左。
注意:由于在比较时,权重小者放左分枝,因此在构建Huffman树时,右分枝上的字母S应该对应权重最大的13,左分枝上的字母u应该对应权重最小的3。
相关问题
matlab中NN = struc(1:3, 1:3, 0:2)是什么意思,可以举例一下吗
这行代码创建了一个三层的前馈神经网络,每层有三个神经元,输入层共有零个偏置神经元,隐藏层共有一个偏置神经元,输出层共有两个神经元。
举例来说,可以使用该结构实现一个简单的二元分类器。假设有一组有标签的二元数据集,每个数据点有两个特征。可以使用该结构创建一个前馈神经网络,将数据点的两个特征作为输入,输出层的两个神经元表示该数据点属于类别 0 或类别 1 的概率。通过训练神经网络,可以使得网络输出的概率更准确地预测数据点的类别。
NN=struc(1:3,1:3,0:2); V = arxstruc(u,y,NN);
This code defines a neural network (NN) structure with 3 input nodes, 3 hidden nodes, and 3 output nodes. The range of delay values considered for the input-output relationship is from 0 to 2.
Then, the function arxstruc is used to generate candidate models for the given input-output data (u, y) based on the NN structure defined above. The output V contains information about the candidate models, such as their orders and delay values. These models can then be fitted and evaluated to select the best one for the given data.
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