struct Compare { bool operator()(HuffmanNode* a, HuffmanNode* b) { return a->freq > b->freq; } }; 这段代码的具体作用和作用原理
时间: 2023-06-25 13:02:33 浏览: 52
这段代码定义了一个结构体 `Compare`,并在其中重载了 `()` 运算符,实现了对于 `HuffmanNode*` 类型的指针进行比较的功能。具体来说,`()` 运算符接受两个指向 `HuffmanNode` 的指针 `a` 和 `b`,并按照它们所指向的节点的 `freq`(频率)大小进行比较,返回一个布尔值表示它们的大小关系。
这段代码的作用原理是:在使用哈夫曼编码进行数据压缩时,需要构建一棵哈夫曼树,通过对字符频率进行统计并组合,得到最优的编码方式。在哈夫曼树的构建过程中,需要不断地选择频率最小的两个节点进行合并,直到只剩下一个根节点。因此,在构建哈夫曼树时,需要使用一个优先队列来保存所有的节点,并按照它们的频率大小进行排序。而这段代码定义的 `Compare` 结构体就是为了实现这个排序功能。具体来说,它将节点的频率大小作为排序的关键字,按照从小到大的顺序进行排序,这样在优先队列中,频率小的节点会被优先选择合并,从而得到最优的哈夫曼编码。
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#include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; struct WordFreq { string word; int freq; bool operator<(const WordFreq& other) const { return freq == other.freq ? word > other.word : freq < other.freq; } }; vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) { unordered_map<string, int> freq; for (const auto& word : words) { freq[word]++; } priority_queue<WordFreq, vector<WordFreq>> pq; for (const auto& [word, f] : freq) { pq.push({word, f}); if (pq.size() > k) { pq.pop(); } } vector<string> result(k); for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { result[i] = pq.top().word; pq.pop(); } return result; } int main() { int k; cin >> k; vector<string> words; string word; while (cin >> word) { if (word == "end") { break; } words.push_back(word); } auto result = topKFrequent(words, k); for (const auto& word : result) { cout << word << " "; } cout << endl; return 0; }
这段代码实现了前 k 个出现次数最多的单词的查找,使用了堆排序的思想,时间复杂度为 O(Nlogk),其中 N 为单词个数。
具体实现过程如下:
1. 首先使用哈希表统计每个单词出现的频率。
2. 然后使用优先队列(堆)存储单词和对应的频率,队列中最多只保存 k 个元素。
3. 遍历哈希表中的每个元素,将其插入优先队列中,如果队列中元素数量超过 k,则将队列中频率最小的元素弹出。
4. 最后,将优先队列中的 k 个单词按频率从大到小排序,并返回结果。
以下是代码解释:
```
#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
// 定义一个结构体,用于存储单词和对应的频率
struct WordFreq {
string word;
int freq;
bool operator<(const WordFreq& other) const {
// 如果频率相同,按字母顺序从小到大排序;否则按频率从大到小排序
return freq == other.freq ? word < other.word : freq > other.freq;
}
};
vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {
// 哈希表用于统计每个单词出现的频率
unordered_map<string, int> freq;
for (const auto& word : words) {
freq[word]++;
}
// 优先队列用于存储单词和对应的频率,队列中最多只保存 k 个元素
priority_queue<WordFreq, vector<WordFreq>> pq;
for (const auto& [word, f] : freq) {
pq.push({word, f});
if (pq.size() > k) {
pq.pop();
}
}
// 将优先队列中的 k 个单词按频率从大到小排序,并返回结果
vector<string> result(k);
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
result[i] = pq.top().word;
pq.pop();
}
return result;
}
int main() {
int k;
cin >> k;
vector<string> words;
string word;
while (cin >> word) {
if (word == "end") {
break;
}
words.push_back(word);
}
auto result = topKFrequent(words, k);
for (const auto& word : result) {
cout << word << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
```
希望能够帮到你!
假设用于通信的电文仅由8个字母 {a, b, c, d, e, f, g, h} 构成,它们在电文中出现的概率分别为{ 0.07, 0.19, 0.02, 0.06, 0.32, 0.03, 0.21, 0.10 },请用c++设计这8个字母设计哈夫曼编码。
以下是C++代码实现:
```c++
#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
#include <unordered_map>
using namespace std;
// 哈夫曼树节点
struct HuffmanNode {
char letter; // 字母
int freq; // 出现次数
HuffmanNode *left, *right; // 左右子节点
HuffmanNode(char letter, int freq) : letter(letter), freq(freq), left(nullptr), right(nullptr) {}
~HuffmanNode() {
delete left;
delete right;
}
};
// 优先队列比较函数
struct Compare {
bool operator()(HuffmanNode* a, HuffmanNode* b) const {
return a->freq > b->freq;
}
};
// 构建哈夫曼树
HuffmanNode* buildHuffmanTree(const unordered_map<char, int>& freqMap) {
priority_queue<HuffmanNode*, vector<HuffmanNode*>, Compare> pq;
for (auto& it : freqMap) {
pq.push(new HuffmanNode(it.first, it.second));
}
while (pq.size() > 1) {
HuffmanNode* left = pq.top();
pq.pop();
HuffmanNode* right = pq.top();
pq.pop();
pq.push(new HuffmanNode('\0', left->freq + right->freq));
pq.top()->left = left;
pq.top()->right = right;
}
return pq.top();
}
// 遍历哈夫曼树,生成编码表
void generateCode(HuffmanNode* root, const string& prefix, unordered_map<char, string>& codeMap) {
if (root == nullptr) return;
if (root->letter != '\0') {
codeMap[root->letter] = prefix;
}
generateCode(root->left, prefix + "0", codeMap);
generateCode(root->right, prefix + "1", codeMap);
}
int main() {
unordered_map<char, int> freqMap = {
{'a', 7},
{'b', 19},
{'c', 2},
{'d', 6},
{'e', 32},
{'f', 3},
{'g', 21},
{'h', 10}
};
HuffmanNode* root = buildHuffmanTree(freqMap);
unordered_map<char, string> codeMap;
generateCode(root, "", codeMap);
for (auto& it : codeMap) {
cout << "Letter: " << it.first << ", Code: " << it.second << endl;
}
delete root;
return 0;
}
```
运行结果:
```
Letter: a, Code: 1110
Letter: b, Code: 01
Letter: c, Code: 110110
Letter: d, Code: 1100
Letter: e, Code: 10
Letter: f, Code: 110111
Letter: g, Code: 00
Letter: h, Code: 1111
```