二叉树结点定义

#ifndef TREENODE
#define TREENODE

// 表示二叉树的一个结点

template <typename T>
class tnode
{
   public:
  // tnode is a class implementation structure. making the
  // data public simplifies building class functions
  T nodeValue;
  tnode<T> *left, *right;

  // default constructor. data not initialized
  tnode()
  {}

      // initialize the data members
  tnode (const T& item, tnode<T> *lptr = NULL,
     tnode<T> *rptr = NULL):
     nodeValue(item), left(lptr), right(rptr)
  {}
};

#endif // TREENODE

哈夫曼编码是一种基于频率的有损数据压缩技术,用于构建最优的前缀码。以下是关于哈夫曼编码的一些关键部分: (1)二叉树结定义:在哈夫曼树的构建过程中,每个结通常表示一个字符及其出现的频率。结由两个属性组成:一个字符(通常是小写字母、数字或其他符号),以及与其关联的频率值。这个结构可以简单地定义为一个包含字符和频率的键值对。 ```python class HuffmanNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None ``` (2)创建二叉链表节:为了方便后续操作,比如合并频率最小的结,我们使用了一个特殊的二叉链表。这种链表的结也包括字符和频率,并连接到左和右子节,同时增加了一个`parent`指针链接到其父节。 ```python class HuffmanTreeNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None self.parent = None ``` (3)哈夫曼树结定义:在实际的哈夫曼树中,结是带权路径长度(WPL)最短的二叉树结,这通常需要动态构建。哈夫曼树的根结没有父节(parent=None),其他的结都有一个指向父节的引用。 (4)前序遍历法求叶节编码:当我们完成哈夫曼树的构建后,通过前序遍历(根-左-右)的方式给每一个叶子节分配编码。因为每次合并都是将频率最低的两棵树合并成一个新的树,所以从左子节开始记录序列,直到遇到非叶子节。 (5)遍历哈夫曼树输出哈夫曼编码:从根节出发,对于每个字符,沿路径向左走代表0,向右走代表1。当到达叶子节时,就得到该字符的哈夫曼编码。整个过程可以是迭代的,也可以递归实现。
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