第十一周 项目一 【验证算法 4 哈弗曼树】

本文通过C++实现哈弗曼编码的过程,详细介绍了哈弗曼树的构建方法及编码生成,并给出了完整的源代码示例。
/*   
* Copyright (c) 2016, 烟台大学计算机与控制工程学院   
* All rights reserved.   
* 文件名称:main.cpp,btree.h,btree.cpp
* 作者:李潇  
* 完成日期:2016年11月10日   
* 版本号:vc++6.0   
*   
* 问题描述:哈弗曼编码的算法验证
* 输入描述:
* 程序输出:
 */ 


// btree.h
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define N 50        //叶子结点数
#define M 2*N-1     //树中结点总数
//哈夫曼树的节点结构类型
typedef struct
{
    char data;  //结点值
    double weight;  //权重
    int parent;     //双亲结点
    int lchild;     //左孩子结点
    int rchild;     //右孩子结点
} HTNode;
//每个节点哈夫曼编码的结构类型
typedef struct
{
    char cd[N]; //存放哈夫曼码
    int start;
} HCode;
void CreateHT(HTNode ht[],int n);//构造哈夫曼树
void CreateHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n);//实现哈夫曼编码
void DispHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n);//输出哈夫曼编码

//btree.cpp
#include "btree.h"
void CreateHT(HTNode ht[],int n)//构造哈夫曼树
{
    int i,k,lnode,rnode;
    double min1,min2;
    for (i=0; i<2*n-1; i++)         //所有结点的相关域置初值-1
        ht[i].parent=ht[i].lchild=ht[i].rchild=-1;
    for (i=n; i<2*n-1; i++)         //构造哈夫曼树
    {
        min1=min2=32767;            //lnode和rnode为最小权重的两个结点位置
        lnode=rnode=-1;
        for (k=0; k<=i-1; k++)
            if (ht[k].parent==-1)   //只在尚未构造二叉树的结点中查找
            {
                if (ht[k].weight<min1)
                {
                    min2=min1;
                    rnode=lnode;
                    min1=ht[k].weight;
                    lnode=k;
                }
                else if (ht[k].weight<min2)
                {
                    min2=ht[k].weight;
                    rnode=k;
                }
            }
        ht[i].weight=ht[lnode].weight+ht[rnode].weight;
        ht[i].lchild=lnode;
        ht[i].rchild=rnode;
        ht[lnode].parent=i;
        ht[rnode].parent=i;
    }
}
void CreateHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n)//实现哈夫曼编码
{
    int i,f,c;
    HCode hc;
    for (i=0; i<n; i++) //根据哈夫曼树求哈夫曼编码
    {
        hc.start=n;
        c=i;
        f=ht[i].parent;
        while (f!=-1)   //循序直到树根结点
        {
            if (ht[f].lchild==c)    //处理左孩子结点
                hc.cd[hc.start--]='0';
            else                    //处理右孩子结点
                hc.cd[hc.start--]='1';
            c=f;
            f=ht[f].parent;
        }
        hc.start++;     //start指向哈夫曼编码最开始字符
        hcd[i]=hc;
    }
}
void DispHCode(HTNode ht[],HCode hcd[],int n)//输出哈夫曼编码
{
    int i,k;
    double sum=0,m=0;
    int j;
    printf("  输出哈夫曼编码:\n"); //输出哈夫曼编码
    for (i=0; i<n; i++)
    {
        j=0;
        printf("      %c:\t",ht[i].data);
        for (k=hcd[i].start; k<=n; k++)
        {
            printf("%c",hcd[i].cd[k]);
            j++;
        }
        m+=ht[i].weight;
        sum+=ht[i].weight*j;
        printf("\n");
    }
    printf("\n  平均长度=%g\n",1.0*sum/m);
}


// main.cpp
#include "btree.h"
#include "stdio.h"
int main()
{
    int n=8,i;      //n表示初始字符串的个数
    char str[]= {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'};
    double fnum[]= {0.07,0.19,0.02,0.06,0.32,0.03,0.21,0.1};
    HTNode ht[M];
    HCode hcd[N];
    for (i=0; i<n; i++)
    {
        ht[i].data=str[i];
        ht[i].weight=fnum[i];
    }
    printf("\n");
    CreateHT(ht,n);
    CreateHCode(ht,hcd,n);
    DispHCode(ht,hcd,n);
    printf("\n");
    return 0;
}


运行结果:

知识点总结:

哈弗曼树的构造关键点在于:先找两个最小的数,相加成为一个双亲节点,依次构建完成,存取每个元素的编码时还需单独用一个结构体存储。

心得体会:

其实感觉哈弗曼树还是比较容易理解和掌握的。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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