struct HTNode { int weight; int parent; int lchild; int rchild;};typedef struct HTNode HTree[2 * MAXSIZE - 1];void CreateHTree(HTree &HT, int n) { int m = 2 * n - 1; for (int i = 0; i < m; ++i) { HT[i].parent = -1; HT[i].lchild = -1; HT[i].rchild = -1; } for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> HT[i].weight; } for (int i = n; i < m; ++i) { int min1 = -1, min2 = -1; for (int j = 0; j < i; ++j) { if (HT[j].parent == -1) { if (min1 == -1) { min1 = j; } else if (min2 == -1) { min2 = j; } else if (HT[j].weight < HT[min1].weight) { min2 = min1; min1 = j; } else if (HT[j].weight < HT[min2].weight) { min2 = j; } } } HT[i].weight = HT[min1].weight + HT[min2].weight; HT[i].lchild = min1; HT[i].rchild = min2; HT[min1].parent = i; HT[min2].parent = i; }}是什么意思

时间: 2024-04-27 12:24:02 浏览: 73
这段代码实现了霍夫曼树的创建过程。其中,HTNode 是一种结构体类型,表示霍夫曼树中的节点,包括节点的权值、父节点、左孩子和右孩子。HTree 是一个数组,存储整个霍夫曼树。CreateHTree 函数接受两个参数:HT 表示要创建的霍夫曼树,n 表示叶子节点的个数,即霍夫曼树的叶子节点包含 n 个权值。 函数首先初始化 HT 数组,将每个节点的父节点、左孩子和右孩子初始化为 -1。然后,读入叶子节点的权值。接下来,从第 n 个节点开始,每次选取两个权值最小且没有父节点的节点,将它们作为左右孩子创建一个新的父节点,父节点的权值等于两个孩子节点的权值之和。然后,更新这两个孩子节点的父节点为新创建的父节点,继续循环,直到创建完整个霍夫曼树。
相关问题

struct HTNode { int weight; int parent; int lchild; int rchild; }; typedef struct HTNode HTree[2 * MAXSIZE - 1]; void CreateHTree(HTree &HT, int n) { int m = 2 * n - 1; for (int i = 0; i < m; ++i) { HT[i].parent = -1; HT[i].lchild = -1; HT[i].rchild = -1; } for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> HT[i].weight; } for (int i = n; i < m; ++i) { int min1 = -1, min2 = -1; for (int j = 0; j < i; ++j) { if (HT[j].parent == -1) { if (min1 == -1) { min1 = j; } else if (min2 == -1) { min2 = j; } else if (HT[j].weight < HT[min1].weight) { min2 = min1; min1 = j; } else if (HT[j].weight < HT[min2].weight) { min2 = j; } } } HT[i].weight = HT[min1].weight + HT[min2].weight; HT[i].lchild = min1; HT[i].rchild = min2; HT[min1].parent = i; HT[min2].parent = i; } }如何用c++的方式输出HT的内容

可以使用以下代码输出HT的内容: ``` for (int i = 0; i < 2 * n - 1; i++) { cout << "HT[" << i << "]: weight=" << HT[i].weight << ", parent=" << HT[i].parent << ", lchild=" << HT[i].lchild << ", rchild=" << HT[i].rchild << endl; } ``` 其中,`HT[i]` 表示第 i 个节点,`weight` 表示节点的权值,`parent` 表示节点的父节点下标,`lchild` 和 `rchild` 分别表示节点的左右子节点下标。使用循环遍历输出每个节点的信息即可。

:typedef struct binode huffman; struct binode{ int weight; int data, parent, lchild, rchild; }; typedef struct hnode huffmancode; struct hnode { int cd[maxsize]; int c; }; typedef struct node *lklist; struct node { int adjvex; lklist next; }; typedef struct gnode glink; struct gnode { int vex; struct node *firstlink; };

这段代码定义了四个结构体类型和一个指向结构体类型的指针。它们的具体含义如下: 1. `struct binode` 表示哈夫曼树的结点,包含了权值 `weight`、数据 `data`、父结点 `parent`、左孩子结点 `lchild` 和右孩子结点 `rchild`。 2. `struct hnode` 表示哈夫曼编码,包含了编码数组 `cd` 和编码长度 `c`。 3. `struct node` 表示链表结点,包含了相邻结点的下标 `adjvex` 和下一结点的指针 `next`。 4. `struct gnode` 表示图的顶点,包含了顶点编号 `vex` 和第一个邻接点的指针 `firstlink`。 `typedef` 关键字用来为结构体类型定义别名。比如,`typedef struct binode huffman` 为 `struct binode` 定义了一个别名 `huffman`,这样我们在程序中可以用 `huffman` 来代替 `struct binode`。同理,`typedef struct hnode huffmancode`、`typedef struct node *lklist` 和 `typedef struct gnode glink` 分别为 `struct hnode`、`struct node *` 和 `struct gnode` 定义了别名 `huffmancode`、`lklist` 和 `glink`。
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#include <stdio.h> #include <string.h> #include <malloc.h> #define N 20 #define M 2*N-1 typedef struct { int weight; int parent; int LChild; int RChild; } HTNode; typedef char *HuffmanCode; // 哈夫曼编码 void Select(HTNode *ht, int n, int *s1, int *s2) { int i, j; int min1, min2; min1 = min2 = 0; for (i = 1; i <= n; i++) { if (ht[i].parent == 0) { if (ht[i].weight < ht[min1].weight) { min2 = min1; min1 = i; } else if (ht[i].weight < ht[min2].weight) { min2 = i; } } } *s1 = min1; *s2 = min2; } void CreateHuffmanTree(HTNode *ht, int w[], int n) { int i, m; int s1, s2; m = 2 * n - 1; for (i = 1; i <= n; i++) { ht[i] = (HTNode) {w[i], 0, 0, 0}; } for (i = n + 1; i <= m; i++) { ht[i] = (HTNode) {0, 0, 0, 0}; } for (i = n + 1; i <= m; i++) { Select(ht, i - 1, &s1, &s2); ht[i].weight = ht[s1].weight + ht[s2].weight; ht[s1].parent = i; ht[s2].parent = i; ht[i].LChild = s1; ht[i].RChild = s2; } } void CreateHuffmanCode(HTNode *ht, HuffmanCode *hc, int n) { int i, m; int start, c, p; char *cd; m = 2 * n - 1; cd = (char *) malloc(sizeof(char) * n); cd[n - 1] = '\0'; for (i = 1; i <= n; i++) { 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] = (char *) malloc(sizeof(char) * (n - start)); strcpy(hc[i], &cd[start]); } free(cd); } int main() { int w[N] = {0, 5, 29, 7, 8, 14, 23, 3, 11}; HTNode ht[M]; HuffmanCode hc[N]; int n = 8; int i; CreateHuffmanTree(ht, w, n); CreateHuffmanCode(ht, hc, n); for (i = 1; i <= n; i++) { printf("%d : %s\n", w[i], hc[i]); } return 0; } 该代码无法正常输出结果 问题出在哪里

修复错误代码#include<stdio.h> #define MAXLEN 100 typedef struct { char data; int weight; int lchild, rchild, parent; }HTNode; typedef HTNode HT[MAXLEN]; int n; void InitHFMT(HT T) { printf("\n请输入共有多少个权值(小于100):"); scanf_s("%d", &n); for ( int i = 0; i < 2 * n - 1; i++) { T[i].weight = 0; T[i].lchild = -1; T[i].rchild = -1; T[i].parent = -1; } } void InputWeight(HT T) { int i; for ( i = 0; i < n; i++) { printf("请输入第%d个数据域和权值:\n", i + 1); getchar(); T[i].data = getchar(); scanf_s("%d", &T[i].weight); } } void SelectMin(HT T, int i, int* p1, int* p2) { long min1 = 8888888, min2 = 888888; int j; for (j = 0; j <= i; j++) { if (T[j].parent == -1) { if (min1 > T[j].weight) { min1 = T[j].weight; *p1 = j; } } } for (j = 0; j <= i; j++) { if (T[j].parent == -1) { if (min1 > T[j].weight && j != (*p1)) { min2 = T[j].weight; *p2 = j; } } } } void CreatHFMT(HT T) { int i, p1, p2; InitHFMT(T); InputWeight(T); //InputDataWeight(T); for (i = n; i < 2 * n - 1; i++) { SelectMin(T, i - 1, &p1, &p2); T[p1].parent = T[p2].parent = i; T[i].lchild = T[p1].weight; T[i].rchild = T[p2].weight; T[i].weight = T[p1].weight + T[p2].weight; } } void PrintHFMT(HT T) { int i; printf("\n哈夫曼树的各边显示:\n"); for (i = 0; i < 2 * n - 1; i++) { printf("(%d,%d),(%d,%d)\n", T[i].weight, T[i].lchild, T[i].rchild); break; } } void hfnode(HT T, int i, int j) { j = T[i].parent; if (T[j].rchild == T[i].weight) printf("0"); else printf("1"); if (T[j].parent != -1) { i = j; hfnode(T, i); } } void huffmannode(HT T) { int i, j, a; printf("\n,输入的权值的对应哈夫曼编码:"); for (i = 0; i < n; i++) { printf("\n%i的编码为:", T[i].data); hfnode(T, i); printf("\n"); } } void main() { HT HT; CreatHFMT(HT); PrintHFMT(HT); huffmannode(HT); printf("\n"); }

#include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #define N 100 typedef struct { char data; unsigned int weight; unsigned int parent,lchild, rchild; }HTNode; typedef struct { char cd[N]; int start;} HCode; // 创建Huffman树 void createHT(HTNode ht[], int n) { int i, k, lnode, rnode; double min1, min2; for (i = 0; i < 2 * n - 1; i++) ht[i].parent = ht[i].lchild = ht[i].rchild = -1; for (i = n; i <= 2 * n - 2; i++) { min1 = min2 = 32767; lnode = rnode = -1; for (k = 0; k <= i - 1; k++) { if (ht[k].parent == -1) { if (ht[k].weight < min1) { min2 = min1; rnode = lnode; min1 = ht[k].weight; lnode = k; } else if (ht[k].weight < min2) { min2 = ht[k].weight; rnode = k; } } } ht[i].weight = ht[lnode].weight + ht[rnode].weight; ht[i].lchild = lnode; ht[i].rchild = rnode; ht[lnode].parent = i; ht[rnode].parent = i; }} // 生成编码 void CreateHCode(HTNode ht[], HCode hcd[], int n) { int i, f, c; HCode hc; for (i = 0; i < n; i++) { hc.start = n; c = i; f = ht[i].parent; while (f != -1) { if (ht[f].lchild == c) hc.cd[hc.start--] = '0'; else hc.cd[hc.start--] = '1'; c = f; f = ht[f].parent; } hc.start++; hcd[i] = hc; }} int main() { char str[N] = "\0"; int x; printf("请输入字符串:"); gets(str); int n = strlen(str); HTNode ht[N]; for (int i = 0; i < n; i++) { ht[i].data = str[i]; printf("请输入第%d个结点权重:", i + 1); scanf("%d", &x); ht[i].weight = x; } HCode hcd[N]; createHT(ht, n); CreateHCode(ht, hcd, n); for (int j = 0; j < n; j++) { printf("%s", hcd[j].cd); } return 0; }改正错误

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在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

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