构造哈夫曼树和生成哈夫曼编码
时间: 2023-06-14 18:08:15 浏览: 164
哈夫曼树是一种二叉树,它的叶子节点对应于符号集中的每个符号,并且每个符号的出现频率成为该叶子节点的权值。哈夫曼树的构造过程是通过反复选择两个权值最小的节点来构建的,直到所有节点都被合并成为根节点。构建好的哈夫曼树可以用来生成哈夫曼编码,即对于每个符号,将其在哈夫曼树上的路径转换为二进制编码,从而使得权值较小的符号具有较短的编码,权值较大的符号具有较长的编码,从而达到压缩数据的目的。
具体的哈夫曼树和哈夫曼编码的构造流程如下:
1. 统计每个符号在数据中出现的频率,将其作为叶子节点的权值,构建出一个只包含叶子节点的森林。
2. 从森林中选择权值最小的两个节点,将它们合并成一个新的节点,并将其权值设为两个节点权值之和。
3. 将新的节点插入到森林中,从森林中删除原来的两个节点。
4. 重复步骤2和步骤3,直到森林中只剩下一个节点为止,这个节点就是哈夫曼树的根节点。
5. 对于哈夫曼树中的每个叶子节点,从根节点开始沿着路径向下走,每当走到一个左子节点时,将当前的编码位设为0,每当走到一个右子节点时,将当前的编码位设为1,直到到达叶子节点为止,此时叶子节点的编码就是从根节点到达该节点所经过的所有编码位组成的二进制编码。
6. 将每个符号的编码记录下来,即可得到哈夫曼编码。
需要注意的是,哈夫曼树和哈夫曼编码的构造过程是基于数据中每个符号的频率来进行的,因此在不同的数据集中,哈夫曼树和哈夫曼编码可能会有所不同。
相关问题
李春葆构造哈夫曼树和生成哈夫曼编码
### 李春葆方法构建哈夫曼树并生成哈夫曼编码
#### 1. 构建哈夫曼树的数据结构定义
为了实现哈夫曼树及其编码,首先需要定义节点类 `HuffmanNode` 和优先队列来存储这些节点。
```python
import heapq
class HuffmanNode:
def __init__(self, char=None, freq=0):
self.char = char # 字符
self.freq = freq # 出现频率
self.left = None # 左子节点
self.right = None # 右子节点
def __lt__(self, other):
return self.freq < other.freq
```
此部分描述了用于表示哈夫曼树中各个字符的信息[^1]。
#### 2. 创建最小堆并将所有单个字符作为叶节点加入其中
通过统计输入字符串中各字符出现次数创建初始森林,并将其转换成最小堆形式以便后续操作。
```python
def build_min_heap(frequencies):
heap = []
for key in frequencies.keys():
node = HuffmanNode(key, frequencies[key])
heapq.heappush(heap, node)
return heap
```
这段代码实现了将字符频次表转化为由单一字符组成的二叉树集合的过程[^2]。
#### 3. 合并两个最低概率的节点直到只剩下一个根节点为止
不断取出权重最小的两棵树合并为一棵新树,并重新放回堆中继续迭代直至完成整棵哈夫曼树构造。
```python
def merge_nodes(min_heap):
while len(min_heap) > 1:
min1 = heapq.heappop(min_heap)
min2 = heapq.heappop(min_heap)
merged_node = HuffmanNode(freq=min1.freq + min2.freq)
merged_node.left = min1
merged_node.right = min2
heapq.heappush(min_heap, merged_node)
return min_heap[0] if min_heap else None
```
上述过程确保每次都能找到当前剩余未处理节点中的最小权值者参与组合形成新的内部节点。
#### 4. 使用递归方式遍历已建立好的哈夫曼树从而获得相应字符对应编码串
最后一步是从根到叶子路径上标记左分支为'0',右分支为'1'的方式记录下每条到达特定字母位置所经过路线即为其霍夫曼码字典。
```python
def generate_codes(node, prefix="", code_dict={}):
if not node:
return
if not (node.left or node.right): # 如果是叶子节点,则保存编码
code_dict[node.char] = prefix
generate_codes(node.left, prefix+"0", code_dict)
generate_codes(node.right, prefix+"1", code_dict)
return code_dict
```
该函数利用前序遍历特性自顶向下逐层访问每个非终端单元最终得到完整的映射关系列表。
构造哈夫曼树和生成哈夫曼编码程序流程图
以下是构造哈夫曼树和生成哈夫曼编码程序的流程图:

解释:
1. 输入字符集和对应的权值。
2. 初始化一个优先队列,以字符权值作为优先级。
3. 将每个字符及其权值作为叶子节点构建哈夫曼树,并将树的根节点加入优先队列中。
4. 从优先队列中取出两个权值最小的节点,合并它们,并将新节点加入优先队列中。
5. 重复上一步,直到队列中只剩一个节点,即为哈夫曼树的根节点。
6. 通过遍历哈夫曼树,生成每个字符的哈夫曼编码。
7. 输出每个字符及其对应的哈夫曼编码。
这个流程图描述了构建哈夫曼树和生成哈夫曼编码的基本步骤,可以根据具体的编程语言和应用场景进行实现和修改。
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