哈夫曼编码习题

本文详细介绍了如何为一组特定频率的字母设计哈夫曼编码。通过构建最优二叉树,利用三叉链表记录节点关系,最终得到每个字母的哈夫曼编码。此过程涉及权值计算、二叉树构建及编码规则应用。

假设用于通信的电文仅由8个字母组成,字母在电文中出现的频率分别为

0.07,0.19,0.02,0.06,0.32,0.03,0.21,0.10

请为这8个字母设计哈夫曼编码。

表格形式:

NO.dataparentLchildRchild
00.07(A)10NULLNULL
10.19(B)12NULLNULL
20.02(C)8NULLNULL
30.06(D)9NULLNULL
40.32(E)13NULLNULL
50.03(F)8NULLNULL
60.21(G)12NULLNULL
70.10(H)10NULLNULL
80.05925
90.111183
100.171107
110.2813910
120.41416
130.614114
141.0NULL1213

 

该表格也就是静态三叉链表,小编自己由多加了一列编号,三叉链表从左到右依次为权值(data)、双亲序号(parent)、左孩子序号(Lchild)、右孩子序号(Rchild)。

通俗的说,求哈夫曼编码就是根据三叉链表计算出最优二叉树,算法是(在链表权值内取最小的两位权值相加,然后删去最小的两位数,将它们的和存入链表,然后重复取最小的两个数,存入两个数的和,删去原来的两个相加的小数。这一个循环的过程,一直到最后算出的那个最终的数,就是最优二叉树的权值)

本题来讲,第一步就是找到两个最小的数,编号分别为2(0.02),5(0.03).【一般以较小的数为左孩子,较大的数为右孩子】然后写入到编号为8的左孩子和右孩子的二叉链表处。直至填满编号为14的三叉链表。

二叉树表示:

根据三叉链表,便可以画出二叉树,A-H对应着相应的数据,可以在二叉树中找到对应的位置,按照左0右1的编码规则,得到每个字母对应的哈夫曼编码。(也就是每个字母对应的二叉树路径)

Endeavor

### 哈夫曼树练习题解析 哈夫曼树是一种特殊的二叉树,广泛应用于数据压缩领域。它通过构造带权路径长度(WPL)最短的树结构,实现高效的编码和解码。以下是与哈夫曼树相关的典型练习题及解析。 #### 1. 构造哈夫曼树 给定一组权值,例如字符 a, b, c, d, e 的出现频率分别为 4, 7, 5, 2, 9,构造对应的哈夫曼树。构造过程如下: - 选取两个权值最小的节点,合并为一个新的父节点,其权值为两者之和。 - 将新的节点加入剩余节点集合中,重复此步骤,直到所有节点合并为一棵树。 例如,初始权值集合为 {4, 7, 5, 2, 9}。构造过程: 1. 合并 2 和 4,生成新节点 6。 2. 合并 5 和 6,生成新节点 11。 3. 合并 7 和 9,生成新节点 16。 4. 合并 11 和 16,生成根节点 27。 最终的哈夫曼树中,权值较大的节点离根较近,而权值较小的节点则位于较深的层次。 #### 2. 计算带权路径长度(WPL) 带权路径长度(WPL)是所有叶子节点的权值与其到根节点路径长度乘积的总和。对于上述构造的哈夫曼树,计算 WPL 的步骤如下: - 每个叶子节点的路径长度为从根到该节点的边数。 - 将每个叶子节点的权值乘以其路径长度,求和得到 WPL。 例如,假设构造的哈夫曼树中,各叶子节点的路径长度分别为:a(4)的路径长度为 3,b(7)为 2,c(5)为 3,d(2)为 4,e(9)为 2。则 WPL 为: $$ WPL = (4 \times 3) + (7 \times 2) + (5 \times 3) + (2 \times 4) + (9 \times 2) = 12 + 14 + 15 + 8 + 18 = 67 $$ #### 3. 哈夫曼编码 哈夫曼编码是一种前缀编码,每个字符的编码由从根到该字符叶子节点的路径决定,左分支为 0,右分支为 1。根据上述构造的哈夫曼树,可得到每个字符的哈夫曼编码。例如: - a: 000 - b: 11 - c: 001 - d: 010 - e: 10 #### 4. 传送电文的总长度 传送电文的总长度是每个字符出现频率与其编码长度乘积的总和。例如,假设字符 a, b, c, d, e 的编码长度分别为 3, 2, 3, 3, 2,则总长度为: $$ 总长度 = (4 \times 3) + (7 \times 2) + (5 \times 3) + (2 \times 3) + (9 \times 2) = 12 + 14 + 15 + 6 + 18 = 65 $$ #### 5. 解码电文 给定编码序列 11 00 011 10 00 10 10 11,需要根据哈夫曼编码表进行解码。假设哈夫曼编码表为: - a: 00 - b: 11 - c: 011 - d: 10 解码过程: - 从左到右扫描编码序列,匹配哈夫曼编码表中的编码。 - 11 对应 b,00 对应 a,011 对应 c,10 对应 d,依此类推。 - 最终解码结果为:b a c d a d d b。 #### 6. 哈夫曼树的特点 哈夫曼树具有以下特点: - 哈夫曼树的带权路径长度(WPL)最小。 - 权值较大的节点离根较近。 - 哈夫曼树没有度为 1 的节点,只有度为 0 和 2 的节点。 - 哈夫曼树的构造不唯一,但 WPL 值唯一。 #### 7. 哈夫曼树的应用 哈夫曼树广泛应用于数据压缩领域,例如: - 文件压缩:通过哈夫曼编码减少文件存储空间。 - 网络传输:通过压缩数据减少传输带宽。 - 图像编码:JPEG 压缩算法中使用哈夫曼编码。 #### 8. 练习题:连接棒材的最低费用 题目:给定 n 根棒材,每根棒材的长度为 cost[i]。连接两根棒材的费用为它们的长度之和。求将所有棒材连接为一根棒材的最低费用。 解答: - 此问题可以转化为构造哈夫曼树的问题。 - 每次选择两根长度最短的棒材进行连接,直到所有棒材连接完成。 - 使用最小堆(优先队列)实现,时间复杂度为 O(n log n)。 代码示例: ```python import heapq def min_cost_to_connect_ropes(costs): heapq.heapify(costs) total_cost = 0 while len(costs) > 1: first = heapq.heappop(costs) second = heapq.heappop(costs) combined = first + second total_cost += combined heapq.heappush(costs, combined) return total_cost # 示例 costs = [4, 7, 5, 2, 9] print(min_cost_to_connect_ropes(costs)) # 输出 67 ```
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