问题 X: huffman树的带权路径长度

根据给定的n个正整数权值,构建赫夫曼树并计算其带权路径长度。构建过程中,较小权值的树作为较大权值树的左子树。输入包括权值个数n和n个权值,输出为赫夫曼树的带权路径长度。解题关键点在于正确构造赫夫曼树及计算路径长度。

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题目描述

给定n个权值(权值均是大于0的正整数),构造赫夫曼树HT,并求出赫夫曼树HT的带权路径长度。
注意:构造赫夫曼树HT时,在将2棵二叉树合并成一棵新的二叉树时,将根结点权值小的用作左子树!

输入

先输入权值的个数n(n>1)。
然后依次输入n个权值(权值均是大于0的正整数)

输出

输出构造的赫夫曼树HT的带权路径长度。

样例输入:

8
5 29 7 8 14 23 3 11

思路难点:

1。构造哈夫曼树的流程;

2。求最小两个数并传出节点序号;

3。计算代树路径权值(利用叶子节点也就是一开始输入的点进行遍历操作);

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
typedef struct
{
    int weight;
    int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;
typedef char **HuffmanCode;
 
void Select(HuffmanTree HT,int len,int &s1,int &s2)//选择两个最小的且没有父母节点
{
   /****在此下面完成代码***************/
	int i=1,j;
	int min=100;
	int min2=100;
	for(i=1;i<=len;i++){//普通的遍历求最小值
		if(!HT[i].parent&
哈夫曼是一种用于数据压缩的形结构,它通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示,从而实现数据的高效压缩。下面是求路径长度的哈夫曼的代码实现: ```python class Node: def __init__(self, weight, value): self.weight = weight self.value = value self.left = None self.right = None def huffman_tree(weights): nodes = [Node(weight, value) for weight, value in weights] while len(nodes) > 1: nodes.sort(key=lambda x: x.weight) left = nodes.pop(0) right = nodes.pop(0) parent = Node(left.weight + right.weight, None) parent.left = left parent.right = right nodes.append(parent) return nodes def get_codes(root, prefix="", codes={}): if root: if not root.left and not root.right: codes[root.value] = prefix get_codes(root.left, prefix + "0", codes) get_codes(root.right, prefix + "1", codes) return codes # 示例用法 weights = [(5, 'A'), (9, 'B'), (12, 'C'), (13, 'D'), (16, 'E'), (45, 'F')] root = huffman_tree(weights) codes = get_codes(root) for value, code in codes.items(): print(f"{value}: {code}") ``` 上述代码中,我们首先定义了一个`Node`类来表示哈夫曼的节点,每个节点包含重和值,且有左子节点和右子节点。然后,我们使用给定重列表构建哈夫曼。在构建过程中,我们不断选择重最小的两个节点,合它们成为一个新的父节点,将父节点放回节点列表中,直到只剩下一个根节点。 接下来,我们定义了一个`get_codes`函数来递归地获取每个字符的编码。在遍历过程中,我们使用前缀字符串来表示路径,左子节点对应编码为"0",右子节点对应编码为"1"。当遍历到叶子节点时,将叶子节点的值和对应的编码存入字典中。 最后,我们给出了一个示例用法,通过给定重列表构建哈夫曼获取每个字符的编码。你可以根据自己的需求修改重列表来进行测试。
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