【MOOC】哈夫曼树和哈夫曼编码

最新推荐文章于 2022-11-16 12:10:28 发布
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博客探讨了哈夫曼树的概念，强调其为最小路径长度的叶结点到根结点的结构。介绍了利用最小堆高效构造哈夫曼树的方法，并讨论了哈夫曼编码避免前缀码的问题，指出编码代价与叶结点频率的关系。

字符出现频率不同，

为了节约空间，

使用不等长编码表示。

 

 根据结点不同的查找频率构造更有效的搜索树。

一、哈夫曼树的定义

 哈夫曼树：叶结点到根节点的路径乘叶结点的频率最小。

 

二、哈夫曼树的构造 

 

 如何选取两个最小的？

利用最小堆（效率高）

排序效率不高

 

 三、哈夫曼编码

 

 

 

 当所有字符都在叶结点上时，就不会出现一个字符是另一个字符的前缀码。

 

编码代价=路径长度*叶结点权（频率）

构造一棵哈夫曼树 

 

 

根据字符出现的频率构造哈夫曼编码
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例：要传输的字符集D={C，A，S，T，；}，字符出现频率分别为w={2，4，2，3，3}，写出其哈夫曼编码。 方法： 第一步：将每个字符的频率作为权值，构造哈夫曼树； 第二步：将哈夫曼树每个结点的左分支标为0，右分支标为1； 第三步：把从根到每个叶子的路径上的标号连接起来，作为该叶子代表的字符的编码。 两个问题帮助你理解哈夫曼编码 1.为什么哈夫曼编码能够保证时前缀编码？ 因为没有一片树叶是另一片树叶的祖先，所以每个叶子结点的编码就不可能...
【数据结构】哈夫曼树与哈夫曼编码
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如何构造哈夫曼树
syh的技术记录
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哈夫曼编码（构建哈夫曼树）
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哈夫曼（Huffman）编码原理的介绍以及C程序编写
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