Haffman编码

这篇博客探讨了哈夫曼编码的概念及其在数据压缩中的应用。通过构造哈夫曼树,实现了根据字符出现频率优化编码的过程,减少了带权路径长度(WPL),从而达到最优的数据压缩效果。例如,对于项目成绩分布,使用哈夫曼编码可以避免编码歧义,提高传输效率。

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表格

项目成绩百分比
A不及格10%
B及格15%
C30%
D40%
E50%

1
在这个树1或者树2里,百分比数值叫权值
类似结点D,E等叫带权结点(Weight)
类似树里的边(60->70->80->90->E)叫带权路径
WPL:整棵树的带权路径长度。
树①:10×1+15×2+30×3+40×4+5×4=31010×1+ 15×2+30×3+40×4+5×4=31010×1+15×2+30×3+40×4+5×4=310
树②:$10×3+15×3+30×2+40×2+5×2=225 $。

Haffman构造方法

  1. 将所有带权结点,按照从权值大小进行从小到大的排序
  2. 在排好序的序列中,拿出前两个最小的,由二者构成一个新结点
  3. 将构成的新结点,放到序列中,重新排序
  4. 重复步骤2 步骤3,直到把结点放完为止(剩一个结点)
    **ps:**按照左小右大的规则放置结点,也可以左大右小,只要定下来,剩下结点放置必须遵守
    2
    设最终的树为③
    树③的WPL:10×4+15×3+30×2=40×1+5×4=20510×4+15×3+30×2=40×1+5×4=20510×4+15×3+30×2=40×1+5×4=205

Haffman编码优化

若要发送一串形如ABCCCDFEE…的编码,用Haffman编码优化最优
根据上一知识点,构成树③每个分枝左0右1,如上图,
即得A:1101,B:111,C:10,D:0,E:1100,此时没有一个编码是其他编码的前缀,不会产生歧义。

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