哈夫曼树编码选择函数代码c++

时间: 2023-12-14 16:05:06 浏览: 85
以下是C++实现的哈夫曼树编码选择函数代码: ```c++ void select(HuffmanTree HT, int n, int &s1, int &s2) { int i; int min1, min2; min1 = min2 = MAXVALUE; for (i = 1; i <= n; i++) { if (HT[i].parent == 0) { if (HT[i].weight < min1) { min2 = min1; s2 = s1; min1 = HT[i].weight; s1 = i; } else if (HT[i].weight < min2) { min2 = HT[i].weight; s2 = i; } } } } ``` 该函数的作用是在哈夫曼树中选择权值最小的两个节点。其中,HT是哈夫曼树,n是叶子节点的个数,s1和s2是指向权值最小的两个节点的指针。该函数的实现过程是遍历哈夫曼树中所有未被标记的节点,找到其中权值最小的两个节点,并将它们的下标分别赋值给s1和s2。
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根据哈夫曼树求哈夫曼编码的C++代码

下面是一个根据哈夫曼树求哈夫曼编码的C代码示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_TREE_HT 100 struct MinHeapNode { char data; unsigned freq; struct MinHeapNode *left, *right; }; struct MinHeap { unsigned size; unsigned capacity; struct MinHeapNode **array; }; struct MinHeapNode *newNode(char data, unsigned freq) { struct MinHeapNode *temp = (struct MinHeapNode*)malloc(sizeof(struct MinHeapNode)); temp->left = temp->right = NULL; temp->data = data; temp->freq = freq; return temp; } struct MinHeap *createMinHeap(unsigned capacity) { struct MinHeap *minHeap = (struct MinHeap*)malloc(sizeof(struct MinHeap)); minHeap->size = 0; minHeap->capacity = capacity; minHeap->array = (struct MinHeapNode**)malloc(minHeap->capacity * sizeof(struct MinHeapNode*)); return minHeap; } void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b) { struct MinHeapNode* t = *a; *a = *b; *b = t; } void minHeapify(struct MinHeap* minHeap, int idx) { int smallest = idx; int left = 2 * idx + 1; int right = 2 * idx + 2; if (left < minHeap->size && minHeap->array[left]->freq < minHeap->array[smallest]->freq) smallest = left; if (right < minHeap->size && minHeap->array[right]->freq < minHeap->array[smallest]->freq) smallest = right; if (smallest != idx) { swapMinHeapNode(&minHeap->array[smallest], &minHeap->array[idx]); minHeapify(minHeap, smallest); } } int isSizeOne(struct MinHeap *minHeap) { return (minHeap->size == 1); } struct MinHeapNode *extractMin(struct MinHeap *minHeap) { struct MinHeapNode *temp = minHeap->array[0]; minHeap->array[0] = minHeap->array[minHeap->size - 1]; --minHeap->size; minHeapify(minHeap, 0); return temp; } void insertMinHeap(struct MinHeap *minHeap, struct MinHeapNode *minHeapNode) { ++minHeap->size; int i = minHeap->size - 1; while (i && minHeapNode->freq < minHeap->array[(i - 1) / 2]->freq) { minHeap->array[i] = minHeap->array[(i - 1) / 2]; i = (i - 1) / 2; } minHeap->array[i] = minHeapNode; } void buildMinHeap(struct MinHeap *minHeap) { int n = minHeap->size - 1; int i; for (i = (n - 1) / 2; i >= 0; --i) minHeapify(minHeap, i); } int isLeaf(struct MinHeapNode *root) { return !(root->left) && !(root->right); } struct MinHeap *createAndBuildMinHeap(char data[], int freq[], int size) { struct MinHeap *minHeap = createMinHeap(size); for (int i = 0; i < size; ++i) minHeap->array[i] = newNode(data[i], freq[i]); minHeap->size = size; buildMinHeap(minHeap); return minHeap; } struct MinHeapNode *buildHuffmanTree(char data[], int freq[], int size) { struct MinHeapNode *left, *right, *top; struct MinHeap *minHeap = createAndBuildMinHeap(data, freq, size); while (!isSizeOne(minHeap)) { left = extractMin(minHeap); right = extractMin(minHeap); top = newNode('$', left->freq + right->freq); top->left = left; top->right = right; insertMinHeap(minHeap, top); } return extractMin(minHeap); } void printCodes(struct MinHeapNode *root, int arr[], int top) { if (root->left) { arr[top] = 0; printCodes(root->left, arr, top + 1); } if (root->right) { arr[top] = 1; printCodes(root->right, arr, top + 1); } if (isLeaf(root)) { printf("%c: ", root->data); for (int i = 0; i < top; ++i) printf("%d", arr[i]); printf("\n"); } } void HuffmanCodes(char data[], int freq[], int size) { struct MinHeapNode *root = buildHuffmanTree(data, freq, size); int arr[MAX_TREE_HT], top = 0; printCodes(root, arr, top); } int main() { char arr[] = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}; int freq[] = {5, 9, 12, 13, 16, 45}; int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); HuffmanCodes(arr, freq, size); return 0; } ``` 这段代码实现了根据给定字符集的频率构建哈夫曼树,并输出每个字符的哈夫曼编码。其中,`buildHuffmanTree()`函数用于构建哈夫曼树,`printCodes()`函数用于打印每个字符的哈夫曼编码,`main()`函数中给出了一个示例,用于演示如何使用该代码实现哈夫曼编码。

哈夫曼树的设计源代码 C++

以下是哈夫曼树的设计源代码,使用了C++语言: ```cpp #include <iostream> #include <queue> using namespace std; // 定义哈夫曼树节点结构体 struct HuffmanNode { int weight; // 权值 HuffmanNode *leftChild; // 左子节点指针 HuffmanNode *rightChild; // 右子节点指针 // 构造函数 HuffmanNode(int w) { weight = w; leftChild = rightChild = nullptr; } }; // 定义哈夫曼树类 class HuffmanTree { private: HuffmanNode *root; // 根节点指针 // 比较函数对象,用于优先队列排序 struct cmp { bool operator()(HuffmanNode *a, HuffmanNode *b) { return a->weight > b->weight; } }; public: // 构造函数 HuffmanTree(int weights[], int n) { // 创建优先队列 priority_queue<HuffmanNode*, vector<HuffmanNode*>, cmp> pq; // 将每个权值转换为节点,并加入优先队列 for (int i = 0; i < n; i++) { pq.push(new HuffmanNode(weights[i])); } // 不断取出两个最小的节点,合并为一个新节点,直到队列中只剩一个节点,即为根节点 while (pq.size() > 1) { HuffmanNode *left = pq.top(); pq.pop(); HuffmanNode *right = pq.top(); pq.pop(); HuffmanNode *newNode = new HuffmanNode(left->weight + right->weight); newNode->leftChild = left; newNode->rightChild = right; pq.push(newNode); } root = pq.top(); } // 析构函数 ~HuffmanTree() { destroy(root); } // 销毁哈夫曼树 void destroy(HuffmanNode *node) { if (node != nullptr) { destroy(node->leftChild); destroy(node->rightChild); delete node; } } // 获取哈夫曼编码 void getHuffmanCode(HuffmanNode *node, string code, string codes[]) { if (node->leftChild == nullptr && node->rightChild == nullptr) { codes[node->weight] = code; return; } getHuffmanCode(node->leftChild, code + "0", codes); getHuffmanCode(node->rightChild, code + "1", codes); } // 输出哈夫曼编码表 void printHuffmanCode(string codes[], int n) { for (int i = 0; i < n; i++) { cout << "字符 " << char(i) << " 的哈夫曼编码为:" << codes[i] << endl; } } }; int main() { const int n = 6; int weights[n] = {2, 3, 7, 10, 4, 2}; string codes[n]; HuffmanTree tree(weights, n); tree.getHuffmanCode(tree.root, "", codes); tree.printHuffmanCode(codes, n); return 0; } ``` 这个代码实现了哈夫曼树的创建、销毁、获取哈夫曼编码以及输出哈夫曼编码表的功能。
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