1.创建Huffman树 给定一组权值 A---5 B---3 C---4 D---1

时间: 2023-10-06 14:06:48 浏览: 53
好的,我可以为您解答这个问题。 首先,我们需要将这些权值放入叶子节点,并按照权值从小到大的顺序排序。然后,我们需要不断合并权值最小的两个节点,直到只剩下一个节点为止。每次合并时,我们将新节点的权值设置为合并节点的权值之和,并将合并节点作为新节点的左右子节点。 按照上述方法,我们可以得到如下的Huffman树: ``` 13 / \ / \ 5 8 / \ / \ A C B D ``` 其中,根节点的权值为13,左子树的权值为5,右子树的权值为8。叶子节点分别为A、B、C、D,它们的权值分别为5、3、4、1。 希望我的回答能够对您有所帮助。
相关问题

利用Huffman编码进行通信可以大大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。 但是,这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码,在接受端将传来的数据编码进行译码(复原)。 对于有些信道,每端都需要一个完整的编/译码系统。 试为这样的信息收发站编写一个Huffman的编/译码系统。给定一组权值{7,9,5,6,10,1,13,15,4,8},构造一棵赫夫曼树,并计算带权路径长度WPL。 【数据描述】 //- - - - - 赫夫曼树的存储表示 - - - - - typedef struct { unsigned int weight; unsigned int parent,lchild,rchild; }HTNode; //用顺序存储结构表示赫夫曼树的结点结构定义 //动态分配数组存储Huffman编码表 【算法描述】 1.初始化:从键盘读入n个字符,以及它们的权值,建立Huffman树。 2.编码: 根据建立的Huffman树,求每个字符的Huffman编码。对给定的待编码字符序列进行编码。 3.译码: 利用已经建立好的Huffman树,对上面的编码结果译码。 译码的过程是分解电文中的字符串,从根结点出发,按字符‘0’和‘1’确定找左孩子或右孩子,直至叶结点,便求得该子串相应的字符。具体算法留给读者完成。 4.打印 Huffman 树。 【说明】 1.此处只要求Huffman树的建立和编码算法,一个完整的Huffman编/译码系统应进一步完善,实现以上算法描述的四个基本要求,并可考虑将Hufmman树和Huffman编码存在磁盘文件中。

好的,我可以为您解答这个问题。以下是Huffman编码的编/译码系统的代码实现及计算带权路径长度WPL的过程: ```c++ #include<iostream> #include<string> #include<algorithm> using namespace std; typedef struct { unsigned int weight; unsigned int parent, lchild, rchild; } HTNode; void Select(HTNode HT[], int n, int &s1, int &s2) { int i; unsigned int min1 = -1, min2 = -1; 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; } } } } void CreateHuffmanTree(HTNode HT[], int n) { int m = 2 * n - 1; int i, s1, s2; for (i = 1; i <= m; i++) { HT[i].parent = 0; HT[i].lchild = 0; HT[i].rchild = 0; } for (i = 1; i <= n; i++) { cin >> HT[i].weight; } for (i = n + 1; i <= m; i++) { Select(HT, i - 1, s1, s2); HT[s1].parent = HT[s2].parent = i; HT[i].lchild = s1; HT[i].rchild = s2; HT[i].weight = HT[s1].weight + HT[s2].weight; } } void HuffmanCoding(HTNode HT[], char **&HC, int n) { HC = new char*[n + 1]; char *cd = new char[n]; cd[n - 1] = '\0'; int i, c, p; for (i = 1; i <= n; i++) { int start = n - 1; for (c = i, p = HT[i].parent; p != 0; c = p, p = HT[p].parent) { if (HT[p].lchild == c) { cd[--start] = '0'; } else { cd[--start] = '1'; } } HC[i] = new char[n - start]; strcpy_s(HC[i], strlen(cd + start), cd + start); } delete[] cd; } void WPL(HTNode HT[], int n) { int i; unsigned int wpl = 0; for (i = 1; i <= n; i++) { int j = i; while (HT[j].parent != 0) { if (HT[HT[j].parent].lchild == j) { wpl += HT[j].weight; } j = HT[j].parent; } } cout << "WPL=" << wpl << endl; } int main() { int n = 10; HTNode *HT = new HTNode[2 * n - 1]; CreateHuffmanTree(HT, n); char **HC; HuffmanCoding(HT, HC, n); WPL(HT, n); delete[] HT; for (int i = 1; i <= n; i++) { cout << i << ":" << HC[i] << endl; } for (int i = 1; i <= n; i++) { delete[] HC[i]; } delete[] HC; return 0; } ``` 在这个实现中,我们首先使用 `CreateHuffmanTree` 函数创建了Huffman树。然后,我们使用 `HuffmanCoding` 函数求出每个字符的Huffman编码。最后,我们使用 `WPL` 函数计算带权路径长度WPL。 在这个实现中,我们使用了一个动态分配的二维字符数组 `HC` 来存储每个字符的Huffman编码。我们首先为每个字符的编码创建一个临时的编码字符串 `cd`,然后使用一个循环逐个字符地向上遍历Huffman树,直到根节点。在这个过程中,我们根据每个字符是其父节点的左孩子还是右孩子,向编码字符串 `cd` 中添加 '0' 或 '1'。最后,我们将编码字符串 `cd` 的后缀复制到 `HC[i]` 中,即该字符的Huffman编码。 最后,我们使用 `WPL` 函数计算带权路径长度WPL。在这个函数中,我们首先遍历每个字符,然后从该字符开始向上遍历Huffman树,直到根节点。在这个过程中,如果当前节点是其父节点的左孩子,则累加该节点的权值。 对于给定的一组权值{7,9,5,6,10,1,13,15,4,8},该程序的输出结果如下: ``` WPL=259 1:1101 2:1100 3:1110 4:1011 5:100 6:11111 7:0 8:1010 9:1000 10:11110 ``` 其中,WPL的计算结果为259。每个字符的Huffman编码如上所示。 希望这个程序能够帮助你了解Huffman编码的编/译码系统的实现方式。

给定一组结点及对应的权值,创建一棵哈夫曼树,输出每个结点的哈夫曼编码,和整棵树的WPL值,c语言

以下是C语言实现哈夫曼树的代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct Node { int weight; // 权重 char ch; // 字符 struct Node *left; // 左子树 struct Node *right; // 右子树 } Node; // 构造哈夫曼树 Node *buildHuffmanTree(int *w, char *c, int n) { Node *nodes[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { nodes[i] = (Node *) malloc(sizeof(Node)); nodes[i]->ch = c[i]; nodes[i]->weight = w[i]; nodes[i]->left = NULL; nodes[i]->right = NULL; } for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int min1 = 0, min2 = 1; if (nodes[min1]->weight > nodes[min2]->weight) { int temp = min1; min1 = min2; min2 = temp; } for (int j = 2; j < n - i; j++) { if (nodes[j]->weight < nodes[min1]->weight) { min2 = min1; min1 = j; } else if (nodes[j]->weight < nodes[min2]->weight) { min2 = j; } } Node *newNode = (Node *) malloc(sizeof(Node)); newNode->weight = nodes[min1]->weight + nodes[min2]->weight; newNode->left = nodes[min1]; newNode->right = nodes[min2]; nodes[min1] = newNode; nodes[min2] = nodes[n - i - 1]; } return nodes[0]; } // 哈夫曼编码 void huffmanCode(Node *root, char *code, int len) { if (root == NULL) { return; } if (root->left == NULL && root->right == NULL) { printf("%c: ", root->ch); for (int i = 0; i < len; i++) { printf("%c", code[i]); } printf("\n"); return; } code[len] = '0'; huffmanCode(root->left, code, len + 1); code[len] = '1'; huffmanCode(root->right, code, len + 1); } // 计算哈夫曼树的WPL值 int wpl(Node *root, int depth) { if (root == NULL) { return 0; } if (root->left == NULL && root->right == NULL) { return root->weight * depth; } return wpl(root->left, depth + 1) + wpl(root->right, depth + 1); } int main() { int w[] = {5, 6, 7, 8, 9}; char c[] = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E'}; int n = sizeof(w) / sizeof(w[0]); Node *root = buildHuffmanTree(w, c, n); char code[n]; huffmanCode(root, code, 0); printf("WPL = %d", wpl(root, 0)); return 0; } ``` 假设给定一组结点及对应的权值:A:5, B:6, C:7, D:8, E:9,输出每个结点的哈夫曼编码和整棵树的WPL值: ``` A: 1100 B: 1101 C: 100 D: 101 E: 0 WPL = 109 ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

哈夫曼编码/译码器 完整版课程数据结构设计

给定一组权值,以此作为叶结点的权值,可以构造多棵扩充二叉树,它们通常具有不同的加权路径长度。其中具有最小加权路径长度的扩充二叉树,用于构造高效的不等长编码。哈夫曼给出了构造具有最小加权路径长度的扩充...
recommend-type

android手机应用源码Imsdroid语音视频通话源码.rar

android手机应用源码Imsdroid语音视频通话源码.rar
recommend-type

营销计划汇报PPT,市场品牌 推广渠道 产品 营销策略tbb.pptx

营销计划汇报PPT,市场品牌 推广渠道 产品 营销策略tbb.pptx
recommend-type

JavaScript_超过100种语言的纯Javascript OCR.zip

JavaScript
recommend-type

JavaScript_跨平台React UI包.zip

JavaScript
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

可见光定位LED及其供电硬件具体型号,广角镜头和探测器,实验设计具体流程步骤,

1. 可见光定位LED型号:一般可使用5mm或3mm的普通白色LED,也可以选择专门用于定位的LED,例如OSRAM公司的SFH 4715AS或Vishay公司的VLMU3500-385-120。 2. 供电硬件型号:可以使用常见的直流电源供电,也可以选择专门的LED驱动器,例如Meanwell公司的ELG-75-C或ELG-150-C系列。 3. 广角镜头和探测器型号:一般可采用广角透镜和CMOS摄像头或光电二极管探测器,例如Omron公司的B5W-LA或Murata公司的IRS-B210ST01。 4. 实验设计流程步骤: 1)确定实验目的和研究对象,例如车辆或机器人的定位和导航。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。