最优前缀编码

本文探讨了如何构造最优前缀编码,通过排序数据,构建二叉树来实现。以三个字符及其频率为例,展示了编码过程,强调了算法的时间复杂度为O(nlogn)。虽然示例中只涉及三个字符,但方法适用于任意数量的数据。

1.问题

构造最优前缀编码

2.解析

首先对一组数据进行排序,找出最小的两个数,然后构造出一棵二叉树,新的二叉树的值为两个子树的值的和,在原数据中去掉两个子树的数据并加入新树的数据。
重复上诉步骤即可构造出最优前缀编码

3.设计

#include<iostream>
using namespace std;
#define N 3
typedef struct Tree* TreeN;
struct Tree{
	double num = NULL;
	char letter = NULL;
	TreeN lc = NULL, rc = NULL;
};

int main() {
	cout << "输入" << N << "组字符与频率:\n";
	char x[N];//代表字符
	double y[N];//代表频率
	double a, b;
	for (int j = 0; j < N; j++) {
		cin >> x[j] >> y[j];//输入字符和频率
	}
	TreeN t[N];
	for (int i = 0; i < N; i++) {
		t[i] = new Tree;
		t[i]->letter = x[i];
		t[i]->num = y[i];
	}
	TreeN p = new Tree;
	p->lc = t[0];
	p->rc = t[1];
	TreeN q = new Tree;
	q->lc = p;
	q->rc = t[1];
	return 0;
}

//a 20 b 30 c 50
//由于基础有些不扎实,无法构造出该二叉树,只能以3个数据为例来做实验,实验中是顺序执行,构造出了该二叉树

4.分析

时间复杂度:O(nlogn) 5.源码

https://github.com/BeFlamingo/faming11

### 贪婪算法实现最优前缀编码 #### 实现原理 最优前缀编码通常指的是霍夫曼编码,这是一种广泛应用于数据压缩的技术。通过构建一棵二叉树来表示字符及其频率,并利用贪婪策略最小化加权路径长度。 在霍夫曼编码中,每个叶节点代表一个字符以及其出现的概率或频次;内部节点则不对应任何实际意义的数据项而是用于连接子节点形成完整的树结构。对于给定的一组符号与其对应的概率分布{p(x)}, 霍夫曼编码的目标是在满足前缀性质的前提下使平均码字长度最短[^1]。 #### Python代码示例 下面是一个简单的Python程序用来展示如何基于贪婪方法创建霍夫曼编码: ```python import heapq from collections import defaultdict, Counter def huffman_encoding(symbols_with_frequencies): heap = [[weight, [symbol, ""]] for symbol, weight in symbols_with_frequencies.items()] heapq.heapify(heap) while len(heap) > 1: lo = heapq.heappop(heap) hi = heapq.heappop(heap) for pair in lo[1:]: pair[1] = '0' + pair[1] for pair in hi[1:]: pair[1] = '1' + pair[1] heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:]) return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p)) data = "this is an example for huffman encoding" frequency = Counter(data) huff_code = huffman_encoding(frequency) print("Symbol".ljust(10) + "Frequency".ljust(10)+ "Huffman Code") for p in huff_code: print(f"{p[0].ljust(10)} {str(frequency[p[0]]).ljust(10)} {p[1]}") ``` 此段代码首先统计输入字符串`data`中的各个字符出现次数作为权重建立初始堆队列,之后不断取出两个具有最低频率的元素组合成新的父节点直到只剩下一个根节点为止,在这个过程中动态调整各分支上的编码值最终得到整个字母表的最佳前缀编码方案。
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