已知下列字符A、B、C、D、E、F、G的权值分别为3、12、7、4、2、8、11,求其对应哈夫曼存储结构的初态和终态
时间: 2023-11-29 10:45:53 浏览: 522
以下是字符A、B、C、D、E、F、G的哈夫曼树的初态和终态:
初态:
```
A: 3
B: 12
C: 7
D: 4
E: 2
F: 8
G: 11
```
终态:
```
45
/ \
/ \
/ \
/ \
22 23
/ \ / \
/ \ / \
10 12 7 16
/ \ / \
E F G D
```
相关问题
已知下列字符A、B、C、D、E、F、G的权值分别为3、12、7、4、2、8,11,请为这7个字母设计哈夫曼编码。
哈夫曼编码是一种用于数据压缩的自定编码方法,通过构建一个最优二叉树(也称哈夫曼树)来给每个字符分配一个独一无二的编码。对于给定的字符及其权值,我们将按照构建哈夫曼树的过程来分配编码。
首先,我们需要对字符和它们的权值进行排序并创建一个空的哈夫曼树。接下来,我们将交替选择两个权值最小的节点合并成一个新的节点,新节点的权值为两小节点的权值之和,并将新节点添加到树中。这个过程会一直持续到只剩下一个节点,也就是树的根节点,此时的树就是哈夫曼树。
下面是按照上述步骤为给定字符和权值创建哈夫曼编码的过程:
1. 列出字符及权值:
A: 3
B: 12
C: 7
D: 4
E: 2
F: 8
G: 11
2. 将这些值从小到大排序:
E: 2
D: 4
A: 3
B: 12
F: 8
C: 7
G: 11
3. 从最小的两个值开始,合并它们并更新权值:
- 新节点:E+D (权值6)
- 剩余:A, B, F, C, G
4. 接着,合并权值为6的新节点和最小的一个剩余值(这里可能是A或C),形成新的节点,权值为9或10,具体看哪个更小:
- 如果A的权值较小:A+E+D (权值9)
- 如果C的权值较小:C+F+D (权值13)
5. 重复此过程,直到只剩一个节点,得到最终的哈夫曼树。
由于这是一个文本生成的限制,我无法直接展示完整的树结构和编码,但你可以按照上述步骤手动绘制或使用编程语言(如Python的`heapq`库)来实现这个过程。一旦你完成了哈夫曼树的构造,你就能找到每个字符的哈夫曼编码。最后的三个相关问题是:
已知下列字符A、B、C、D、E、F、G的权值分别为3、12、7、4、2、8、11试写出对应哈夫曼书HT存储的初态和终态。
哈夫曼树是一种无序二叉树,用于编码和解码数据。它的构建过程是通过不断合并权值最小的两个节点来构建的。下面是根据给定权值构建哈夫曼树的过程。
1. 将所有字符的权值存储在一个数组中,并将每个字符看作一个只有权值的树。
```
字符: A B C D E F G
权值: 3 12 7 4 2 8 11
```
2. 从数组中选出权值最小的两个树,并将它们合并为一棵新树,新树的权值为两个子树的权值之和。将新树插入到数组中,并从数组中删除原来的两个子树,重复这个过程,直到数组中只剩下一棵树为止。
下面是根据给定权值构建哈夫曼树的过程:
```
字符: A B C D E F G
权值: 3 12 7 4 2 8 11
第一步:
1. 选出权值最小的两棵树:E和A。
2. 将E和A合并为一棵新树,其权值为5。
3. 数组变为:{5, B, C, D, F, G}
第二步:
1. 选出权值最小的两棵树:B和C。
2. 将B和C合并为一棵新树,其权值为19。
3. 数组变为:{19, D, F, G, 5}
第三步:
1. 选出权值最小的两棵树:D和F。
2. 将D和F合并为一棵新树,其权值为12。
3. 数组变为:{19, G, 12, 5, 19}
第四步:
1. 选出权值最小的两棵树:G和新树。
2. 将G和新树合并为一棵新树,其权值为30。
3. 数组变为:{30, 12, 5, 19}
第五步:
1. 选出权值最小的两棵树:12和新树。
2. 将12和新树合并为一棵新树,其权值为42。
3. 数组变为:{42, 5, 19}
第六步:
1. 选出权值最小的两棵树:5和新树。
2. 将5和新树合并为一棵新树,其权值为47。
3. 数组变为:{47, 19}
第七步:
1. 选出权值最小的两棵树:19和新树。
2. 将19和新树合并为一棵新树,其权值为66。
3. 数组变为:{66}
哈夫曼树构建完成,根节点的权值为66,其余节点的权值为字符的权值。
哈夫曼树初态和终态如下:
初态:
```
3(A)
/ \
E 12(B)
/ \
7(C) 4(D)
/ \
8(F) 11(G)
```
终态:
```
66
/ \
/ \
/ \
/ \
19 47
/ \ / \
D(C) G F 12(B)
/ \
E A
```
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