用public static boolean isSorted()Comparable[[ table)判断对象数组是否已经按升序排序]]

这个方法可以使用Arrays.sort()函数，将对象数组按升序排序，然后通过Arrays.equals()函数比较排序前后的数组是否一致，如果一致则说明已经按升序排序，返回true，否则返回false。以下是示例代码：

public static boolean isSorted(Comparable[] table) {
Comparable[] copy = Arrays.copyOf(table, table.length);
Arrays.sort(copy);
return Arrays.equals(table, copy);
}

相关问题

Public static boolean isSorted(Comparable[] table)判断对象数组是否已按升序排序

以下是Java代码实现：

public static boolean isSorted(Comparable[] table) {
    for (int i = 1; i < table.length; i++) {
        if (table[i].compareTo(table[i-1]) < 0) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

首先，我们遍历整个数组，从第二个元素开始。

然后，我们比较当前元素和前一个元素的大小关系，如果当前元素比前一个元素小，则说明数组没有按升序排序，返回false。

如果整个数组都遍历完了，没有发现不按升序排序的情况，则返回true。

用java编写代码，要求用给定的字符集和频度统计数据建立哈夫曼树，并实现下列报文的编码和译码：'THIS PROGAM IS MY FAVORITE'并输出每个字母（包括空格）的编码

好的，我理解了你的问题。首先，让我们来看看建立哈夫曼树的步骤：

1. 统计每个字符的出现频率。
2. 将出现频率作为权值，将每个字符看作一个节点，构建一棵初始的只包含叶子节点的二叉树。
3. 选择两个权值最小的节点，将它们合并为一个新节点，并将新节点的权值设置为两个子节点的权值之和。将这个新节点插入到二叉树中，重复这个过程，直到所有节点都被合并到一起，形成一棵完整的哈夫曼树。

下面是用Java实现哈夫曼编码和译码的代码，其中包括了构建哈夫曼树、生成编码表和对给定文本进行编码和译码等功能：

import java.util.*;

class HuffmanNode implements Comparable<HuffmanNode>{
    char c;
    int freq;
    HuffmanNode left;
    HuffmanNode right;

    public HuffmanNode(char c, int freq){
        this.c = c;
        this.freq = freq;
    }

    public boolean isLeaf(){
        return left == null && right == null;
    }

    @Override
    public int compareTo(HuffmanNode o) {
        return this.freq - o.freq;
    }
}

public class HuffmanEncoding {
    private Map<Character, String> encodingTable = new HashMap<>();

    private void buildEncodingTable(HuffmanNode root, String code){
        if (root.isLeaf()){
            encodingTable.put(root.c, code);
            return;
        }
        buildEncodingTable(root.left, code + "0");
        buildEncodingTable(root.right, code + "1");
    }

    public void encode(String text){
        // step 1: build frequency table
        Map<Character, Integer> freqTable = new HashMap<>();
        for (char c : text.toCharArray()){
            freqTable.put(c, freqTable.getOrDefault(c, 0) + 1);
        }

        // step 2: construct initial binary tree
        PriorityQueue<HuffmanNode> pq = new PriorityQueue<>();
        for (Map.Entry<Character, Integer> entry : freqTable.entrySet()){
            pq.offer(new HuffmanNode(entry.getKey(), entry.getValue()));
        }

        // step 3: build Huffman tree
        while (pq.size() > 1){
            HuffmanNode left = pq.poll();
            HuffmanNode right = pq.poll();
            HuffmanNode parent = new HuffmanNode('\0', left.freq + right.freq);
            parent.left = left;
            parent.right = right;
            pq.offer(parent);
        }

        // step 4: build encoding table
        HuffmanNode root = pq.peek();
        buildEncodingTable(root, "");

        // step 5: encode text
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (char c : text.toCharArray()){
            sb.append(encodingTable.get(c));
        }
        System.out.println("Encoded text: " + sb.toString());

        // step 6: decode text
        StringBuilder decodedText = new StringBuilder();
        HuffmanNode curNode = root;
        for (char c : sb.toString().toCharArray()){
            if (c == '0'){
                curNode = curNode.left;
            } else {
                curNode = curNode.right;
            }
            if (curNode.isLeaf()){
                decodedText.append(curNode.c);
                curNode = root;
            }
        }
        System.out.println("Decoded text: " + decodedText.toString());

        // step 7: print encoding table
        System.out.println("Encoding table:");
        for (Map.Entry<Character, String> entry : encodingTable.entrySet()){
            System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        HuffmanEncoding huffmanEncoder = new HuffmanEncoding();
        huffmanEncoder.encode("THIS PROGRAM IS MY FAVORITE");
    }
}

上述代码中，我们首先构建了一个哈夫曼节点类 `HuffmanNode`，其中包含字符、出现频率、左子节点和右子节点等属性。在 `HuffmanEncoding` 类中，我们实现了哈夫曼编码和译码的所有步骤。

我们首先通过 `buildFrequencyTable` 方法来统计每个字符的出现频率，然后构建了一个初始的只包含叶子节点的二叉树。接着，我们通过不断合并两个权值最小的节点来构建哈夫曼树，在这个过程中同时生成了编码表。最后，我们使用编码表对给定文本进行编码，并使用哈夫曼树对编码后的二进制串进行译码，得到原始的文本。

最后，我们输出了每个字符（包括空格）的编码表。