哈夫曼树和哈夫曼编码:从终端输入若干个字符,统计字符出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树,然后对各字符进行哈夫曼编码。最后打印哈夫曼树和对应的哈夫曼编码。
时间: 2023-04-26 16:02:15 浏览: 151
哈夫曼树和哈夫曼编码是一种用于数据压缩的算法。该算法通过统计字符出现的频率,建立哈夫曼树,并对每个字符进行哈夫曼编码,从而实现数据压缩的目的。具体实现过程为:从终端输入若干个字符,统计字符出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树,然后对各字符进行哈夫曼编码。最后打印哈夫曼树和对应的哈夫曼编码。
相关问题
从键盘输入一字符串,统计出现的字符和每个字符出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树。对各个字符进行哈夫曼编码,最后打印输出字符及每个字符对应的哈夫曼编码。
### 回答1:
首先,我们需要从键盘输入一个字符串,并统计每个字符出现的频率。然后,将每个字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树。接着,对每个字符进行哈夫曼编码,并打印输出字符及每个字符对应的哈夫曼编码。
具体实现可以参考以下步骤:
1. 从键盘输入一个字符串,使用哈希表或数组统计每个字符出现的频率。
2. 将每个字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树。可以使用优先队列或堆来实现。
3. 对每个字符进行哈夫曼编码。从根节点开始,遍历哈夫曼树,当遇到左子树时,将编码加上0,当遇到右子树时,将编码加上1,直到遍历到叶子节点,记录下该字符的哈夫曼编码。
4. 打印输出字符及每个字符对应的哈夫曼编码。
注意,如果字符串中只有一个字符,那么哈夫曼编码就是0。如果字符串中只有两个字符,那么哈夫曼编码可以是0和1,也可以是1和0,因为哈夫曼编码是没有规定顺序的。
### 回答2:
题目要求输入一个字符串,并对其中的字符进行哈夫曼编码,输出字符及对应编码。
首先,需要统计字符串中每个字符出现的频率。可以定义一个数组,用于存储每个字符的出现次数。每当遍历到一个字符时,将该字符在数组中对应的位置的值加1。遍历完整个字符串后,就可以得到每个字符出现的频率。
接下来,需要根据每个字符的频率建立哈夫曼树。可以先将每个字符及对应的频率作为一个节点,构成一颗森林。然后,选取频率最小的两个节点作为左右子节点,构建一个新的父节点,父节点的权值就是其左右节点的权值之和。将这个新的父节点加入到原先的森林中,重复此步骤,直到只剩下一个节点,即哈夫曼树的根节点。
最后,对每个字符进行哈夫曼编码。从根节点开始,如果向左走则编码为0,如果向右走则编码为1,直到遍历到该字符节点,将所走路径上的编码记录下来即可。
输出时,对于每个字符,输出其对应的编码即可。
通过上述步骤,我们可以将字符串中的每个字符编码成一串‘0’和‘1’的序列,实现信息的压缩和传输。
### 回答3:
哈夫曼编码是一种用于压缩数据的编码方法,它通过对出现频率高的字符使用短的编码,而对出现频率低的字符使用长的编码,从而达到压缩数据的目的。本题需要完成的是对一个字符串进行哈夫曼编码。
首先,需要统计字符串中每个字符出现的频率。可以使用一个哈希表来记录每个字符的频率,然后将哈希表中的元素按照频率从小到大排列,将字符出现的频率作为权值,创建哈夫曼树。哈夫曼树的建立可以使用贪心算法,每次选择权值最小的两个节点合并为一个节点,直到只剩下一个根节点为止。
建立好哈夫曼树之后,就可以为每个字符生成哈夫曼编码了。从根节点开始遍历哈夫曼树,左子树编码为0,右子树编码为1,将每个字符的编码记录下来。这里可以使用递归函数来实现。
最后,打印输出字符及每个字符对应的哈夫曼编码。
以下是具体实现的伪代码:
```
// 统计字符串中每个字符出现的频率
hash_map<char, int> freq_map;
for (char c in string) {
freq_map[c]++;
}
// 将哈希表中的元素按照频率从小到大排列,将字符出现的频率作为权值,创建哈夫曼树
priority_queue<Node> node_queue;
for (auto& entry : freq_map) {
Node node(entry.first, entry.second);
node_queue.push(node);
}
while (node_queue.size() > 1) {
Node left = node_queue.top(); node_queue.pop();
Node right = node_queue.top(); node_queue.pop();
Node parent(0, left.freq + right.freq);
parent.left = &left;
parent.right = &right;
node_queue.push(parent);
}
Node root = node_queue.top();
// 为每个字符生成哈夫曼编码
hash_map<char, string> code_map;
function<void(Node*, string)> generate_code = [&](Node* node, string code) {
if (node->left == nullptr && node->right == nullptr) {
code_map[node->ch] = code;
return;
}
if (node->left) {
generate_code(node->left, code + "0");
}
if (node->right) {
generate_code(node->right, code + "1");
}
};
generate_code(&root, "");
// 打印输出字符及每个字符对应的哈夫曼编码
for (auto& entry : code_map) {
cout << entry.first << ": " << entry.second << endl;
}
```
总之,哈夫曼编码这个问题本质上是构建一棵树,并通过遍历树来获得每个字符的编码。因此,要能够处理这个问题,需要对树和递归有一定的理解。
哈夫曼树及其编码:输入n个叶子结点的权值构造哈夫曼树;根据哈夫曼树构造哈夫曼编码,以指向字符串的指针数组来存放,从叶子到根逆向求每个叶子结点的哈夫曼编码;对密文完成解码工作。
哈夫曼树是一种用于编码的树形结构,可以将一组权值不同的叶子节点构建成一个二叉树,使得树的带权路径长度最小,从而实现高效的数据压缩。构造哈夫曼树的方法是:将所有权值看作叶子节点,每次选择两个权值最小的节点合并为一个父节点,直到只剩下一个根节点。
哈夫曼编码是一种前缀编码,即每个字符都对应一个独一无二的编码,且任何字符的编码都不是其他字符编码的前缀。构造哈夫曼编码的步骤是:从哈夫曼树的叶子节点开始,从下往上遍历,每遇到一个左子节点,在该节点的编码后添加0,在右子节点后添加1,直到根节点。
对密文完成解码工作时,需要使用相同的哈夫曼编码表进行解码。将密文中的01序列按照哈夫曼编码表进行解码,即可还原原始文本。
相关推荐
![cpp](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![text/x-c](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)