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 22:45:53 浏览: 427
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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