为五个使用频率不同的字符设计哈夫曼编码，下列方案中哪个不可能是哈夫曼编码？

最新推荐文章于 2024-04-20 11:37:23 发布
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这道题目为什么选A呢

其实A并不违反前缀码的法则

我们想一想哈夫曼编码的过程可以知道，两个最小的作为左右子树，结点为两个最小的和，不断递归到root

因此哈夫曼树所有节点的度都为0或者2。但是A明显违背，因此不可能是 哈夫曼编码

【数据结构】考点一：哈夫曼树和哈夫曼编码
超越的博客
04-17 601
哈夫曼树又称为最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用，是根据哈夫曼树生成的二进制编码。
信息学奥赛初赛天天练-39-CSP-J2021基础题-哈夫曼树、哈夫曼编码、贪心算法、满二叉树、完全二叉树、前中后缀表达式转换
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ya888g
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已知这四个人中每个人独自坐船的过河时间分别为1、2、4、8，且两个人坐船的过河时间为两人独自过河时间的较大者。已知这四个人中每个人独自坐船的过河时间分别为1、2、4、8，且两个人坐船的过河时间为两人独自过河时间的较大者。每个结点至多拥有两棵子树(即二叉树中不存在度大于2的结点)，并且，二叉树的子树有左右之分，其次序不能任意颠倒，例如下面是一棵二叉树。哈夫曼编码左边为0，右边为1是通常规定，也可以左边为1右边为0，但确定后编码是唯一的。5.对于入栈顺序为a,b,c,d,e的序列，下列( )不合法的出栈序列。
根据使用频率为 5 个字符设计的哈夫曼编码不可能是（ ）
Alex
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根据使用频率为 5 个字符设计的哈夫曼编码不可能是（ D ） A. 000，001，010，011，1 B. 0000，0001，001，01，1 C. 000，001，01，10，11 D. 00，100，101，110，111 哈夫曼树的节点要么是叶子节点，要么是度为2的节点，不可能出现度为1的节点。 ...
根据字符出现的频率构造哈夫曼编码
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有5个字符，根据其使用频率设计对应的哈夫曼编码，以下（）是可能的哈夫曼编码。【武汉大学 2006】 B.0000, 0001, 001,01,1 A.000, 001,010, 011, 1 D.00
Anthony_4926
12-13 6709
写在前边的话：你的支持是我写作的动力，有帮助到你的话麻烦点赞加收藏呦。感激不尽！如有错误也请留言指正。 考研数据结构练习，欢迎订阅我的专辑《考研数据结构题型分类讲解练习》 有5个字符，根据其使用频率设计对应的哈夫曼编码，以下（ABC）是可能的哈夫曼编码。【武汉大学 2006】 A.000, 001,010, 011, 1 B.0000, 0001, 001,01,1 C.000, 001,01,10, 11D.00, 100, 101,110, 111 哈夫曼树都是由两个节点合并为一个节点建立.
哈夫曼编码
小可爱本爱啦
03-31 1204
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c++哈夫曼树+哈夫曼编码详解
Yoyo的博客
06-03 558
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赫夫曼编码（综合性实验） 1. 需求分析 需求： 设某编码系统共有n个字符，使用频率分别为w1, w2, …, wn，设计一个不等长的编码方案，使得该编码系统的空间效率最好。 基本要求： 一个完整的系统应具有以下功能。 (1) I：初始化（Initialization）。从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立赫夫曼树，并将它存于文件hfmTree中。 (2) E：编码（Encoding）。利用已建好的赫夫曼树对文件ToBeTran中的正文进行编码，然后将结果存入文件CodeFile中。 (3)
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为五个使用频率不同的字符设计哈夫曼编码，下列方案中哪个不可能是哈夫曼编码？ A.00，100，101，110，111 B.000，001，01，10，11 C.0000，0001，001，01，1 D.000，001，010，011，1 哈夫曼树中不存在度为1的结点，A不符合 ...
根据下列字符出现的频率，w等于5 ，29 ，7， 8，14， 23，3，11建立哈夫曼树，设计哈夫曼编码并计算wpl
05-19
首先，我们将这些字符按照出现频率从小到大排序： 3, 5, 7, 8, 11, 14, 23, 29 接着，我们可以通过构建哈夫曼树来设计哈夫曼编码： 1. 将出现频率最小的两个字符（3和5）合并为一个节点，权重为它们的和（8），形成一个新的子树。 2. 将出现频率次小的字符（7）与上一步形成的子树合并为一个节点，权重为它们的和（15），形成一个新的子树。 3. 将出现频率次次小的字符（8）与上一步形成的子树合并为一个节点，权重为它们的和（23），形成一个新的子树。 4. 将出现频率第四小的字符（11）与上一步形成的子树合并为一个节点，权重为它们的和（34），形成一个新的子树。 5. 将出现频率第五小的字符（14）与上一步形成的子树合并为一个节点，权重为它们的和（48），形成一个新的子树。 6. 将出现频率第六小的字符（23）与上一步形成的子树合并为一个节点，权重为它们的和（71），形成一个新的子树。 7. 将出现频率第七小的字符（29）与上一步形成的子树合并为一个节点，权重为它们的和（100），形成一个新的子树。 最终，我们得到如下的哈夫曼树： ``` 100 / 71 / \ 34 48 / \ / \ 11 23 14 15 / \ 3 5 ``` 对于每个叶节点，我们可以根据其在哈夫曼树中的路径确定它的哈夫曼编码。例如，字符“5”在哈夫曼树中的路径为左右，因此它的哈夫曼编码为“01”。 最终，我们可以计算出哈夫曼编码的平均长度（即加权路径长度除以总权重）作为wpl： ``` wpl = (3*2 + 5*2 + 7*3 + 8*3 + 11*3 + 14*2 + 23*2 + 29*1) / 100 = 2.73 ``` 因此，这些字符的哈夫曼编码为： ``` 3: 111 5: 110 7: 00 8: 01 11: 100 14: 10 23: 101 29: 0 ``` 其中，每个编码的长度不超过其在哈夫曼树中的深度。
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