给定权值6、7、14、3、25、5、12、10,构造相应的哈夫曼树。进行哈夫曼编码,说明25的编码是什么。计算WPL。
时间: 2025-01-14 22:18:51 浏览: 45
要根据给定的权值构建哈夫曼树并计算WPL(Weighted Path Length),我们可以按照以下步骤进行:
1. **创建初始节点**:
- 创建一个空的队列`queue`,并将每个权值作为一个新的`Node`对象添加到队列中,其中每个`Node`包含权值和一个父节点(默认为None)。
```python
from collections import deque
nodes = deque()
for weight in [6, 7, 14, 3, 25, 5, 12, 10]:
nodes.append(Node(weight, None))
```
2. **构建哈夫曼树**:
- 使用`while queue`不为空的循环,每次从队列中取出权值最小的两个节点`left`和`right`。
- 计算它们的组合权重`sum`,并创建一个新的`Node`,将`left`和`right`设置为其子节点,`sum`作为新节点的权值。
- 将新节点加入队列,并更新`left`和`right`的父节点为新节点。
- 当只剩下一个节点时,这个节点就是哈夫曼树的根。
```python
def build_huffman_tree(queue):
while len(queue) > 1:
left = queue.popleft()
right = queue.popleft()
sum_weight = left.weight + right.weight
new_node = Node(sum_weight, left, right)
queue.append(new_node)
return queue[0]
huffman_tree_root = build_huffman_tree(nodes)
```
3. **哈夫曼编码**:
- 从根节点开始,对于每个字符,沿路径向下直到叶子节点,记录经过的分支(左分支为0,右分支为1)。这样就得到了每个字符的二进制编码。
4. **计算WPL**:
- 对于每个字符,计算从根节点到对应叶子节点的路径长度(权值之和)。
- WPL(总路径长度)是所有字符路径长度之和。
```python
def get_encoded_char(node, char):
if node.is_leaf():
return f"{node.weight}"
elif char == node.left.value:
return get_encoded_char(node.left, char)
else:
return get_encoded_char(node.right, char)
# 获取每个字符的编码
encoded_chars = {char: get_encoded_char(huffman_tree_root, char) for char in "abcde"}
# 计算WPL
wpl = sum(int(encoded_char, 2) * frequency for char, frequency in encoded_chars.items())
```
25的编码是通过遍历哈夫曼树找到对应节点的路径决定的。由于这里没有给出具体的编码过程,你可以根据上述步骤手动查找,或者修改代码以打印每个字符的编码。
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