哈夫曼树的wpl算法

哈夫曼树的带权路径长度（WPL）是指所有叶子节点的带权路径长度之和。构造哈夫曼树的算法如下：
1. 首先，根据给定的字符集和它们在电文中出现的概率，将每个字符看作一个节点，并将节点的权值设置为对应概率。
2. 将这些节点按照权值从小到大排序，并将它们依次放入一个优先队列（或最小堆）中。
3. 从优先队列中选择权值最小的两个节点，将它们作为左右子节点创建一个新的节点，新节点的权值为两个子节点的权值之和。
4. 将新节点插入优先队列中，重复步骤3，直到优先队列中只剩下一个节点，即哈夫曼树的根节点。
5. 根据哈夫曼树的构造过程，可以得到每个字符的Huffman编码。从根节点出发，向左走表示编码为0，向右走表示编码为1，直到叶子节点。
6. 将每个字符的Huffman编码填入对应的表格中。
7. 最后，计算带权路径长度，即将每个叶子节点的权值乘以对应的编码长度，并将它们相加即可得到WPL值。

以上就是构造哈夫曼树和计算WPL的算法。 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [哈夫曼树及求其WPL的算法](https://blog.csdn.net/Wizzy_Ang/article/details/125548685)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [哈夫曼树建立与二叉树WPL算法以及相关例题](https://blog.csdn.net/weixin_51578598/article/details/120935284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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