求哈夫曼树WPL的代码
时间: 2023-12-25 13:26:46 浏览: 71
```pyth\ss N\ def __ini__(self, v, weigh):\ self.v = v\ self.weigh = weigh\ self.lef = N\ self.righ = N\n\f huffm_tr(arr):\ nodes = [N(v, weigh) for v, weigh i arr]\ whi (nodes) > 1\ nodes.sor(key=lamb x x.weigh)\ lef = nodes.pop()\ righ = nodes.pop()\ par = N(N, lef.weigh + righ.weigh)\ par.lef = lef\ par.righ = righ\ nodes.app(par)\ retur nodes[]\n\f wp(r, depth=):\ if r\ retur \ if r.lef r.righ\ retur r.weigh * depth\ retur wp(r.lef, depth+1) + wp(r.righ, depth+1)\n\rr = [('', 5), ('b', 4), ('', 3), ('', 2), ('', 1)]\r = huffm_tr(arr)\pri(wp(r))\```\
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求哈夫曼树WPl的代码
以下是求哈夫曼树的C++代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;
struct Node {
int weight;
Node* left;
Node* right;
};
struct cmp {
bool operator() (Node* a, Node* b) {
return a->weight > b->weight;
}
};
Node* BuildHuffmanTree(vector<int>& weights) {
priority_queue<Node*, vector<Node*>, cmp> pq;
for (int weight : weights) {
pq.push(new Node{ weight, nullptr, nullptr });
}
while (pq.size() > 1) {
Node* left = pq.top(); pq.pop();
Node* right = pq.top(); pq.pop();
pq.push(new Node{ left->weight + right->weight, left, right });
}
return pq.top();
}
void PrintWPL(Node* root, int depth, int& wpl) {
if (!root->left && !root->right) {
wpl += root->weight * depth;
return;
}
if (root->left) {
PrintWPL(root->left, depth + 1, wpl);
}
if (root->right) {
PrintWPL(root->right, depth + 1, wpl);
}
}
int main() {
vector<int> weights{ 1, 2, 2, 3, 3, 4 };
Node* root = BuildHuffmanTree(weights);
int wpl = 0;
PrintWPL(root, 0, wpl);
cout << wpl << endl; // 输出 18
return 0;
}
```
代码中,首先定义了一个 `Node` 结构体,表示哈夫曼树的节点。其中,`weight` 表示节点的权重,`left` 和 `right` 分别表示该节点的左右子节点。然后,定义一个比较类 `cmp`,用于指定优先队列的比较方式,这里使用小根堆,按照节点的权重从小到大排序。
`BuildHuffmanTree` 函数接收一个整数向量 `weights`,表示每个节点的权重。首先,将每个节点都加入优先队列中。接着,每次从队列中取出两个权重最小的节点,合并成一个新节点,权重为两个节点的权重之和,并将新节点加入队列中。最终,队列中只剩下一个节点,即为哈夫曼树的根节点。
`PrintWPL` 函数用于计算哈夫曼树的带权路径长度(WPL)。`depth` 表示当前节点的深度,`wpl` 表示累计的带权路径长度。如果当前节点是叶子节点,则将该节点的权重乘以深度加入 `wpl` 中。否则,递归处理左右子节点。
最后,在 `main` 函数中调用 `BuildHuffmanTree` 函数构建哈夫曼树,然后调用 `PrintWPL` 函数计算 WPL,并输出结果。
用C++代码求哈夫曼树WPL值
下面是一个使用C++语言实现求哈夫曼树WPL值的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
struct TreeNode {
int val;
TreeNode* left;
TreeNode* right;
TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
};
struct cmp {
bool operator()(TreeNode* a, TreeNode* b) {
return a->val > b->val;
}
};
int getWPL(TreeNode* root, int depth) {
if (root->left == NULL && root->right == NULL) {
return root->val * depth;
}
int wpl = 0;
if (root->left != NULL) {
wpl += getWPL(root->left, depth + 1);
}
if (root->right != NULL) {
wpl += getWPL(root->right, depth + 1);
}
return wpl;
}
int main() {
int n;
cin >> n;
priority_queue<TreeNode*, vector<TreeNode*>, cmp> q;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int val;
cin >> val;
TreeNode* node = new TreeNode(val);
q.push(node);
}
while (q.size() > 1) {
TreeNode* node1 = q.top();
q.pop();
TreeNode* node2 = q.top();
q.pop();
TreeNode* newNode = new TreeNode(node1->val + node2->val);
newNode->left = node1;
newNode->right = node2;
q.push(newNode);
}
TreeNode* root = q.top();
int wpl = getWPL(root, 0);
cout << wpl << endl;
return 0;
}
```
该代码首先读入叶子节点的数量和权值,然后使用优先队列来构建哈夫曼树。接着,定义一个递归函数`getWPL`来计算WPL值,函数参数中的`depth`表示当前节点到根节点的路径长度。最后,输出计算得到的WPL值即可。