用JAVA从终端读入字符集大小n,以及n个字符和n个权值,建立哈夫曼树

下面是用JAVA从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树的示例代码：

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Scanner;

public class HuffmanTree {

    static class Node implements Comparable<Node> {
        char ch;
        int freq;
        Node left, right;

        Node(char ch, int freq) {
            this.ch = ch;
            this.freq = freq;
        }

        public int compareTo(Node o) {
            return freq - o.freq;
        }
    }

    public static Node buildHuffmanTree(char[] chars, int[] freqs) {
        PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<Node>();
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            pq.offer(new Node(chars[i], freqs[i]));
        }
        while (pq.size() > 1) {
            Node left = pq.poll();
            Node right = pq.poll();
            Node parent = new Node('\0', left.freq + right.freq);
            parent.left = left;
            parent.right = right;
            pq.offer(parent);
        }
        return pq.poll();
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        char[] chars = new char[n];
        int[] freqs = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            chars[i] = scanner.next().charAt(0);
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            freqs[i] = scanner.nextInt();
        }
        Node root = buildHuffmanTree(chars, freqs);
        // 打印哈夫曼树
        printTree(root);
    }

    public static void printTree(Node root) {
        if (root == null) {
            return;
        }
        System.out.print(root.ch + ":" + root.freq + " ");
        if (root.left != null) {
            System.out.print("left:(");
            printTree(root.left);
            System.out.print(") ");
        }
        if (root.right != null) {
            System.out.print("right:(");
            printTree(root.right);
            System.out.print(") ");
        }
    }
}

在这个示例代码中，我们首先从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，并将它们分别存储到字符数组chars和整型数组freqs中。然后，我们通过调用buildHuffmanTree方法来构建哈夫曼树，最后打印哈夫曼树。

在buildHuffmanTree方法中，我们使用了优先队列来实现哈夫曼树的构建。我们首先将每个字符及其对应的权值封装成一个Node对象，然后将这些Node对象放入优先队列中。接着，我们每次从优先队列中取出两个权值最小的Node对象，将它们作为左右子节点构建一个新的Node对象，然后再将这个新的Node对象放回优先队列中。最后，当优先队列中只剩一个Node对象时，这个Node对象就是整个哈夫曼树的根节点。

在printTree方法中，我们使用了递归的方式来打印哈夫曼树。对于每个节点，我们首先打印它的字符和权值，然后分别打印它的左右子节点（如果存在）。