自制赫夫曼树与编码的存储实现

"这篇文章主要介绍了如何存储和表示赫夫曼树和赫夫曼编码，以及在编程实现过程中遇到的问题和解决方法。作者强调了代码风格和数学思维的重要性，并分享了一个可能存在的Select函数的问题。" 在计算机科学中，赫夫曼树（Huffman Tree）是一种特殊的二叉树，用于构建赫夫曼编码（Huffman Coding），这是一种数据压缩技术。赫夫曼树是通过将权值最小的节点合并来构建的，直到只剩下一个节点，这个过程称为赫夫曼构造过程。权重越小的节点越靠近树的叶子位置，权重越大则越靠近根节点。这种结构使得频繁出现的字符对应的路径长度更短，从而实现数据的高效压缩。 赫夫曼树的存储表示通常有两种方式： 1. 顺序存储：使用数组或链表，其中每个节点包含权值、父节点指针、左孩子指针和右孩子指针。如代码中的HTNode结构体所示，它定义了四个成员：weight表示权值，parent、lchild和rchild分别表示父节点和左右孩子的索引或指针。 2. 链式存储：每个节点是一个结构体，包含权值和其他节点的指针，但需要额外的空间管理。 在代码中，作者定义了一个名为`Select`的函数，其目的是在未合并的节点中选择两个权值最小的节点，即parent为0的节点。这里的问题可能是由于某些条件判断不准确导致的，比如误用`continue`语句，使得某些节点未被正确比较。作者提到的"磺"可能指的是在特定编译器（如VC6）下，需要将多条赋值语句分开写在不同的行上，以确保程序能正确运行。 创建赫夫曼树的过程在`CreateHuffmanTree`函数中实现，该函数接收一个节点数组和权重数组，首先初始化所有节点，然后通过不断合并最小权值节点来构建赫夫曼树。在这个过程中，可能会使用到一个辅助堆（如最小堆）来快速找到最小权值的节点。 赫夫曼编码是根据赫夫曼树生成的，每个叶子节点代表一个字符，从根节点到叶子节点的路径表示该字符的编码，路径上的左分支对应编码中的0，右分支对应1。在实际应用中，需要遍历赫夫曼树来生成每个字符的编码，并存储在一个字典或哈希表中，以便解码时使用。 理解和实现赫夫曼树与赫夫曼编码的关键在于掌握好数据结构基础，尤其是二叉树的操作，以及优化代码以适应不同编译环境的需求。在遇到问题时，持续思考和调试是解决问题的关键。