创建一个容量为capacity的空堆

好的，我可以帮你创建一个容量为capacity的空堆，你可以参考以下的 Python 代码：

import heapq

heap = []
heapq.heapify(heap)

capacity = 10
heap = [None] * capacity

这里我使用了 Python 自带的 heapq 模块来创建堆，使用 `heapq.heapify()` 函数来将一个列表转换为堆。同时，我也创建了一个大小为 capacity 的空列表作为堆的容器。

相关问题

typedef int ElementType; typedef struct{ ElementType *data; //数据 int size; //大小 int capacity; //容量 }HNode, *Heap; 请设计Heap createHeap(int capacity)函数。 该函数创建一个容量为capacity的空堆，并返回堆指针。 请注意，本题有预置代码，只需提交所要求的函数定义代码即可。

Heap createHeap(int capacity)
{
    Heap H = (Heap)malloc(sizeof(HNode)); //分配堆空间
    H->data = (ElementType*)malloc(sizeof(ElementType) * (capacity + 1)); //分配数据空间
    H->size = 0; //初始大小为0
    H->capacity = capacity; //设置容量
    H->data[0] = INT_MAX; //设置哨兵
    return H;
}

以上是创建一个容量为capacity的空堆的函数代码。函数首先分配堆空间和数据空间，然后初始化堆的大小为0，容量为capacity，并设置哨兵。最后，返回堆指针。

用c语言创建哈夫曼编码表代码及注释

以下是用C语言创建哈夫曼编码表的代码及注释：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_TREE_HT 100 // 定义哈夫曼树最大高度

// 哈夫曼树节点结构体
struct MinHeapNode {
    char data; // 该节点对应的字符
    unsigned freq; // 字符出现的频率
    struct MinHeapNode *left, *right; // 左子节点和右子节点
};

// 哈夫曼树结构体
struct MinHeap {
    unsigned size; // 最小堆中节点数量
    unsigned capacity; // 最小堆的容量
    struct MinHeapNode **array; // 指向哈夫曼树节点的指针数组
};

// 创建一个新的哈夫曼树节点
struct MinHeapNode* newNode(char data, unsigned freq) {
    struct MinHeapNode* node = (struct MinHeapNode*)malloc(sizeof(struct MinHeapNode));
    node->left = node->right = NULL;
    node->data = data;
    node->freq = freq;
    return node;
}

// 创建一个容量为capacity的空的最小堆
struct MinHeap* createMinHeap(unsigned capacity) {
    struct MinHeap* minHeap = (struct MinHeap*)malloc(sizeof(struct MinHeap));
    minHeap->size = 0;
    minHeap->capacity = capacity;
    minHeap->array = (struct MinHeapNode**)malloc(minHeap->capacity * sizeof(struct MinHeapNode*));
    return minHeap;
}

// 交换两个节点
void swapMinHeapNode(struct MinHeapNode** a, struct MinHeapNode** b) {
    struct MinHeapNode* t = *a;
    *a = *b;
    *b = t;
}

// 最小堆的堆化过程
void minHeapify(struct MinHeap* minHeap, int idx) {
    int smallest = idx;
    int left = 2 * idx + 1;
    int right = 2 * idx + 2;
    if (left < minHeap->size && minHeap->array[left]->freq < minHeap->array[smallest]->freq)
        smallest = left;
    if (right < minHeap->size && minHeap->array[right]->freq < minHeap->array[smallest]->freq)
        smallest = right;
    if (smallest != idx) {
        swapMinHeapNode(&minHeap->array[smallest], &minHeap->array[idx]);
        minHeapify(minHeap, smallest);
    }
}

// 判断堆是否只有一个节点
int isSizeOne(struct MinHeap* minHeap) {
    return (minHeap->size == 1);
}

// 弹出最小频率的节点
struct MinHeapNode* extractMin(struct MinHeap* minHeap) {
    struct MinHeapNode* temp = minHeap->array[0];
    minHeap->array[0] = minHeap->array[minHeap->size - 1];
    --minHeap->size;
    minHeapify(minHeap, 0);
    return temp;
}

// 插入新节点
void insertMinHeap(struct MinHeap* minHeap, struct MinHeapNode* minHeapNode) {
    ++minHeap->size;
    int i = minHeap->size - 1;
    while (i && minHeapNode->freq < minHeap->array[(i - 1) / 2]->freq) {
        minHeap->array[i] = minHeap->array[(i - 1) / 2];
        i = (i - 1) / 2;
    }
    minHeap->array[i] = minHeapNode;
}

// 判断是否为叶子节点
int isLeaf(struct MinHeapNode* root) {
    return !(root->left) && !(root->right);
}

// 创建哈夫曼树
struct MinHeapNode* buildHuffmanTree(char data[], int freq[], int size) {
    struct MinHeapNode *left, *right, *top;
    struct MinHeap* minHeap = createMinHeap(size);
    for (int i = 0; i < size; ++i)
        minHeap->array[i] = newNode(data[i], freq[i]);
    minHeap->size = size;
    while (!isSizeOne(minHeap)) {
        left = extractMin(minHeap);
        right = extractMin(minHeap);
        top = newNode('$', left->freq + right->freq);
        top->left = left;
        top->right = right;
        insertMinHeap(minHeap, top);
    }
    return extractMin(minHeap);
}

// 打印哈夫曼编码
void printCodes(struct MinHeapNode* root, int arr[], int top) {
    if (root->left) {
        arr[top] = 0;
        printCodes(root->left, arr, top + 1);
    }
    if (root->right) {
        arr[top] = 1;
        printCodes(root->right, arr, top + 1);
    }
    if (isLeaf(root)) {
        printf("%c: ", root->data);
        for (int i = 0; i < top; ++i)
            printf("%d", arr[i]);
        printf("\n");
    }
}

// 创建哈夫曼编码表
void HuffmanCodes(char data[], int freq[], int size) {
    struct MinHeapNode* root = buildHuffmanTree(data, freq, size);
    int arr[MAX_TREE_HT], top = 0;
    printCodes(root, arr, top);
}

// 测试代码
int main() {
    char data[] = { 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f' };
    int freq[] = { 5, 9, 12, 13, 16, 45 };
    int size = sizeof(data) / sizeof(data[0]);
    HuffmanCodes(data, freq, size);
    return 0;
}

代码注释：

1. 宏定义`MAX_TREE_HT`表示哈夫曼树的最大高度。
2. 定义哈夫曼树节点结构体`MinHeapNode`，包含字符、频率、左子节点和右子节点。
3. 定义哈夫曼树结构体`MinHeap`，包含最小堆中节点数量、容量和指向哈夫曼树节点的指针数组。
4. `newNode`函数创建一个新的哈夫曼树节点。
5. `createMinHeap`函数创建一个容量为capacity的空的最小堆。
6. `swapMinHeapNode`函数交换两个节点。
7. `minHeapify`函数是最小堆的堆化过程。
8. `isSizeOne`函数判断堆是否只有一个节点。
9. `extractMin`函数弹出最小频率的节点。
10. `insertMinHeap`函数插入新节点。
11. `isLeaf`函数判断是否为叶子节点。
12. `buildHuffmanTree`函数创建哈夫曼树。
13. `printCodes`函数打印哈夫曼编码。
14. `HuffmanCodes`函数创建哈夫曼编码表。
15. `main`函数测试代码。