哈夫曼编码问题

最新推荐文章于 2024-07-29 14:07:01 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 哈夫曼 vector的自定义类使用 递归
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39405179/article/details/80414608
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该博客讨论了如何设计和构建哈夫曼编码，针对给定文本中字符的频率。文章介绍了使用自定义类node存储信息，并通过vector容器管理和递归函数选择最小节点进行连接。博主强调了在构建哈夫曼树时要注意的细节，如最大值限制、自定义类构造函数以及在递归过程中的正确编码输出。此外，提供了示例测试用例来辅助理解。

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问题描述:

给定一个文本中n个字符的出现频率。设计n个字符的哈夫曼编码。

输入

一个整数n，n<100，下面n行分别为n个字符及其出现频率

输出

所有字符的频率与其编码长度的乘积之和


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哈夫曼编码问题java
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### Java 实现哈夫曼编码 #### 哈夫曼树构建过程 在Java中实现哈夫曼编码，首先要创建一个节点类`Node`用于表示哈夫曼树的各个结点。该类应包含权重、字符以及指向左子节点和右子节点的指针。 ```java class Node implements Comparable<Node> { char ch; int weight; Node left, right; public Node(char ch, int weight) { this.ch = ch; this.weight = weight; } @Override public int compareTo(Node other) { return Integer.compare(this.weight, other.weight); } } ``` 接下来定义方法`createHT`来构建哈夫曼树。此函数接收一组字符及其对应的频率作为输入参数，并返回一棵完整的二叉树结构[^1]。 ```java public static Node createHT(Map<Character, Integer> freqMap) { PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>(); // 将所有字符加入优先队列 for (var entry : freqMap.entrySet()) { pq.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue())); } while(pq.size() != 1){ Node n1 = pq.poll(); Node n2 = pq.poll(); Node parent = new Node('\0', n1.weight + n2.weight); parent.left = n1; parent.right = n2; pq.offer(parent); } return pq.peek(); } ``` #### 编码生成逻辑 一旦获得了哈夫曼树，则可以通过递归方式遍历整棵树并记录路径上的'0'(向左走)'1'(向右走)，从而得到每个叶子节点所代表字符的具体编码串。这里可以借助辅助函数完成： ```java private void buildCodes(Node node, String codeStr, Map<Character, String> codes) { if(node == null) return ; if(Character.isDefined(node.ch)) codes.put(node.ch, codeStr); buildCodes(node.left , codeStr+"0",codes); buildCodes(node.right, codeStr+"1",codes); } // 调用buildCodes初始化编码映射表 public Map<Character, String> generateHuffmanCode(Node root) { Map<Character, String> huffManCodes = new HashMap<>(); buildCodes(root,"",huffManCodes ); return huffManCodes ; } ``` #### 字符串压缩与解压功能 有了上述准备之后就可以轻松地编写两个主要的功能——字符串到其哈夫曼编码形式之间的转换(`encode`)；反之亦然(`decode`)。 ```java public String encode(String inputText, Map<Character, String> codes) { StringBuilder encodedString = new StringBuilder(); for (char c : inputText.toCharArray()) encodedString.append(codes.get(c)); return encodedString.toString(); } public String decode(String encodedData, Node rootNode) { StringBuilder decodedOutput = new StringBuilder(); Node current = rootNode; for (char bit : encodedData.toCharArray()){ if(bit=='0') current=current.left; else if(bit=='1') current=current.right; if(current!=null && Character.isLetterOrDigit(current.ch)){ decodedOutput.append(current.ch); current=rootNode; } } return decodedOutput.toString(); } ``` 通过以上步骤，在Java环境中实现了基本的哈夫曼编码机制，能够有效地减少原始数据量的同时保持信息不失真[^2]。
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