struct BTreeNode* CreateHuffman(ElemType a[], int n)
{
int i, j;
struct BTreeNode **b, *q;
b = malloc(n*sizeof(struct BTreeNode));
for (i = 0; i < n; i++)
{
b[i] = malloc(sizeof(struct BTreeNode));
b[i]->data = a[i];
b[i]->left = b[i]->right = NULL;
}
for (i = 1; i < n; i++)
{
int k1 = -1, k2;
for (j = 0; j < n; j++)
{
if (b[j] != NULL && k1 == -1)
{
k1 = j;
continue;
}
if (b[j] != NULL)
{
k2 = j;
break;
}
}
for (j = k2; j < n; j++)
{
if (b[j] != NULL)
{
if (b[j]->data < b[k1]->data)
{
k2 = k1;
k1 = j;
}
else if (b[j]->data < b[k2]->data)
k2 = j;
}
}
q = malloc(sizeof(struct BTreeNode));
q->data = b[k1]->data + b[k2]->data;
q->left = b[k1];
q->right = b[k2];
b[k1] = q;
b[k2] = NULL;
}
free(b);
return q;
}
主要内容:哈夫曼树相关的几个名词,什么是哈夫曼树,构建哈夫曼树的过程,哈弗曼树中结点结构,构建哈弗曼树的算法实现赫夫曼树,别名“哈夫曼树”、“最优树”以及“最优 二叉树”。学习哈夫曼树之前,首先要了解几个名词。 哈夫曼树相关的几个名词 路径: 在一棵树中,一个结点到另一个结点之间的通路,称为 路径。图 1 中,从根结点到结点 a 之间的通路就是一条路径。 路径长度:在一条路径中,每经过一个结点,路径长度都要加 1 。例如在一棵树中,规定根结点所在层数为1层,那么从根结点到第 i 层结点的路径长度
本文向大家介绍java哈夫曼树实例代码,包括了java哈夫曼树实例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了哈夫曼树java代码,供大家参考,具体内容如下 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持呐喊教程。
我在基于频率表的哈夫曼树上工作。频率表是通过计算给定字符串中字符的频率并将相应项(字符和频率)放置在链接列表中生成的。然后,我需要将项目按频率顺序放置在哈夫曼树中。我得到了它背后的逻辑是确保每个子树都有右节点和左节点,添加它们的频率,用它们添加的频率创建一个根节点,将下一个频率分别放在左树和右树中,并重复这个过程,直到没有更多的频率,子树与添加其频率的根连接;我遇到的问题是如何实现代码。 代码相当
赫夫曼树 路径和路径长度:表示树从根节点开始到达节点经过的次数,若一颗树根节点为1层,那么第K层的树的路径的长度为K-1 权: 赋予每一个节点上面特定的权重值 带权路径:带权路径等于节点的权与路径长度的乘积,为带权路径 = 权 * 路径长度 树的带权路径长度:为所有叶子节点的带权路径之和记做WPL(weight path length) 赫夫曼树huffman-tree或哈夫曼树,又称最优二叉树,
本文向大家介绍请你说一下哈夫曼编码?相关面试题,主要包含被问及请你说一下哈夫曼编码?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 哈夫曼编码是哈夫曼树的一种应用,广泛用于数据文件压缩。哈夫曼编码算法用字符在文件中出现的频率来建立使用0,1表示个字符的最优表示方式,其具体算法如下: (1)哈夫曼算法以自底向上的方式构造表示最优前缀码的二叉树T。 (2)算法以|C|个叶结点开始,执行|C|-
假设你有一个C程序,它必须从给定的文本中读取。txt文件。该计划将: 计算文件中每个字符的出现次数,然后每个唯一字符(及其频率)将存储为一个新的树节点 然后,程序构建包含这些节点的最小堆,然后使用该最小堆构建哈夫曼代码树 遍历(pre order和in order)将写入输出文件。树的每个内部节点都有标签I:xxx,其中xxx是int标签,叶子有L:xxx 该程序最后构造一个表,其中包含存储为字符