C++实现哈夫曼树构建与编码算法

本篇C++笔记主要介绍了如何使用哈夫曼算法构建哈夫曼树，这是一个用于数据压缩和编码的有效数据结构。首先，我们看到头文件`btreint.h`的引用，其中包含了必要的数据类型和函数定义。`count`变量用于跟踪节点数量，`btredata`数组存储哈夫曼树的节点，`delete_min()`函数用于在构建过程中删除最小值节点，`tree_insert()`函数则是插入新节点并保持树的平衡，`get_long()`函数递归地遍历哈夫曼树计算节点权值。 哈夫曼树的核心是利用贪心策略，通过合并频率最低的两个节点形成新的节点，直到所有数据都加入到树中。在`main()`函数中，首先初始化了输出信息，展示了程序的名称、创建者和序列号，然后提示用户输入数据并按照升序排列。对于每个输入的节点，创建一个新的`bitre`结构，并分配内存。`data[]`数组中的节点将根据输入的数据及其出现频率动态构建哈夫曼树。 具体步骤如下： 1. 用户输入数据并排序：数据按升序排列，这里用到了一个假设的输入机制，用户需要输入50个整数，每个值表示一个字符的出现频率。 2. 构建哈夫曼树： - 使用`tree_insert()`函数，每次将最小频率的节点添加到树中，确保新节点的左子树总是空或比父节点小，右子树总是非空或比父节点大。 - 当所有节点插入后，`data[]`数组中剩余的最后一个元素就是根节点。 3. 计算哈夫曼编码：通过调用`get_long()`函数，遍历哈夫曼树，对每个非叶子节点（内部节点）进行处理。如果节点有两个子节点，递归地访问左子树和右子树，并累加节点的权值，这代表了从根节点到该节点的路径上的编码长度。 4. 输出结果：哈夫曼树构建完成后，程序没有直接输出编码，但通常哈夫曼树会用于压缩数据，生成的编码可以用于表示输入的原始数据，通过解码这些编码可以在数据传输和存储时节省空间。 总结来说，这篇C++笔记详细讲解了如何利用哈夫曼算法在C++环境中实现哈夫曼树的构建过程，涉及到了节点的插入、数据的排序以及编码计算等核心步骤。这对于理解数据压缩和实现高效的编码方案具有重要的参考价值。