04-3. Huffman Codes (30)

本文介绍了一种验证学生提交的赫夫曼编码正确性的方法。通过计算加权路径长度(WPL)并检查编码的前缀特性来判断编码的有效性。

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04-3. Huffman Codes (30)

时间限制
200 ms
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65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

In 1953, David A. Huffman published his paper "A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes", and hence printed his name in the history of computer science. As a professor who gives the final exam problem on Huffman codes, I am encountering a big problem: the Huffman codes are NOT unique. For example, given a string "aaaxuaxz", we can observe that the frequencies of the characters 'a', 'x', 'u' and 'z' are 4, 2, 1 and 1, respectively. We may either encode the symbols as {'a'=0, 'x'=10, 'u'=110, 'z'=111}, or in another way as {'a'=1, 'x'=01, 'u'=001, 'z'=000}, both compress the string into 14 bits. Another set of code can be given as {'a'=0, 'x'=11, 'u'=100, 'z'=101}, but {'a'=0, 'x'=01, 'u'=011, 'z'=001} is NOT correct since "aaaxuaxz" and "aazuaxax" can both be decoded from the code 00001011001001. The students are submitting all kinds of codes, and I need a computer program to help me determine which ones are correct and which ones are not.

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line gives an integer N (2 <= N <= 63), then followed by a line that contains all the N distinct characters and their frequencies in the following format:

c[1] f[1] c[2] f[2] ... c[N] f[N]

where c[i] is a character chosen from {'0' - '9', 'a' - 'z', 'A' - 'Z', '_'}, and f[i] is the frequency of c[i] and is an integer no more than 1000. The next line gives a positive integer M (<=1000), then followed by M student submissions. Each student submission consists of N lines, each in the format:

c[i] code[i]

where c[i] is the i-th character and code[i] is a string of '0's and '1's.

Output Specification:

For each test case, print in each line either “Yes” if the student’s submission is correct, or “No” if not.

Sample Input:
7
A 1 B 1 C 1 D 3 E 3 F 6 G 6
4
A 00000
B 00001
C 0001
D 001
E 01
F 10
G 11
A 01010
B 01011
C 0100
D 011
E 10
F 11
G 00
A 000
B 001
C 010
D 011
E 100
F 101
G 110
A 00000
B 00001
C 0001
D 001
E 00
F 10
G 11
Sample Output:
Yes
Yes
No
No

提交代

/*
因为有赫夫曼编码可知WPL有且只有一个最小值
虽然赫夫曼树可以有多个
还有一个条件是 短码不能是长码的前缀*/


#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <vector>
#include<queue>
#include<stack>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
#define lson rt<<1,l,MID
#define rson rt<<1|1,MID+1,r
//#define lson root<<1
//#define rson root<<1|1
#define MID ((l+r)>>1)
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> P;
const int maxn=100;
const int base=1000;
const int inf=999999;
const double eps=1e-5;


struct tt
{
    char op;
    int num;
}a[maxn];


struct kk
{
    char op;
    string s;
}b[maxn];


bool cmp(kk a,kk b)
{
    return a.s.size()<b.s.size();
}


bool pan(int n)// 判断是否有短码构成了 长码的前缀码
{
    sort(b,b+n,cmp);
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        string tmp=b[i].s;
        for(int j=i+1;j<n;j++)
        {
            if(b[j].s.substr(0,tmp.size())==tmp)
                return false;
        }
    }
    return true;
}
int pos(char op,int n)// 返回 同学提交的字符 在原来的的字符中的位置  防止顺序不一致的出现
{
    for(int i=0;i<n;i++)
        if(a[i].op==op)return i;
        //printf("---------------------------\n");
}
int main()
{
    int n,m,i,j,k,t;
    cin>>n;
    priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>a[i].op>>a[i].num;
        q.push(a[i].num);
    }
    int wpl=0;//先找到按赫夫曼编码的WPL
    while(!q.empty())
    {
        int a,b;
        a=q.top();q.pop();
        if(!q.empty()){b=q.top();q.pop();q.push(a+b);}//弹出是没有判断 是否为空  pat提示  异常退出 错了8次
        m=a+b;
        wpl+=m;
    }
    wpl-=m;
    //cout<<wpl<<endl;
    cin>>m;
    while(m--)
    {
        int wpl2=0;// 计算该同学的WPL2 和 WPL 比较
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>b[i].op>>b[i].s;
            wpl2+=a[pos(b[i].op,n)].num*b[i].s.size();
        }
        if(wpl2>wpl)
        {
            puts("No");
        }
        else if(!pan(n))
        {
            puts("No");
        }
        else
        {
            puts("Yes");
        }
    }
    return 0;
}




























































### 回答1: Huffman编码是一种用于数据压缩的算法,它通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示,从而减少数据的存储空间。该算法的基本思想是构建一棵哈夫曼树,将字符的出现频率作为权值,然后从叶子节点开始向上遍历,将左子树标记为,右子树标记为1,最终得到每个字符的编码。哈夫曼编码具有唯一性,即每个字符都有唯一的编码,且任何一个编码都不是另一个编码的前缀。 ### 回答2: Huffman编码是一种压缩数据的方式。它使用的基本原理是将数据中频繁出现的字符使用较短的编码,而不常用的字符使用较长的编码,以达到压缩数据的目的。在Huffman编码中,我们使用二叉树来表示每个字符的编码。左孩子被标记为0,右孩子被标记为1。当我们从根节点到叶子节点的路径上移动时,我们收集的所有0和1的序列将编码作为该字符的压缩表示。 具体来说,生成Huffman编码的过程包括以下步骤: 1. 统计给定数据集中每个字符出现的次数。 2. 将字符作为叶子节点构建二叉树,每个叶子节点包含一个字符和该字符的频率。 3. 选择频率最小的两个节点,将它们作为左右子树合并成一个新节点,其频率等于两个节点频率之和。 4. 将新节点插入二叉树,并在每个节点添加一个标记为0或1的位。 5. 重复步骤3和步骤4,直到只剩下一个节点。 6. 通过树遍历收集每个字符的Huffman编码。递归树,并在每个节点处添加0或1,直到我们到达一个叶子节点。 Huffman编码的优点在于它可以使数据更紧凑,占用更少的存储空间。它也是在许多压缩和编码算法中广泛应用的基础。Huffman编码的缺点是在压缩小数据时,压缩效果可能不明显。这是因为压缩率受到输入数据的分布和大小的影响。在Huffman编码中,来自数据集的所有字符的比特序列可能具有不同的长度。因此,我们需要在压缩和解压缩时花费一些额外的时间来恢复原始数据。 总之,Huffman编码是一种有效的数据压缩算法,可以通过使用二叉树来表示每个字符的编码来实现。它的主要优点是可以更紧凑地存储数据,但它仍然受到输入数据大小和分布的影响,并且在进行压缩和解压缩时需要花费额外的时间。 ### 回答3: 题目描述 Huffman code是一种贪心算法,用于编码数据,每个字符都对应一种可辨识的前缀二进制码,使得所有字符的编码总长度最短。给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,则称这样的二叉树为最优二叉树,也称为赫夫曼树。 在赫夫曼树中,每个叶子节点的权值就是原始数据中的权值,而非叶子节点不存储权值,比较特别的一种二叉树。 输入格式 第1行: 一个正整数n(<=1000) 接下来n行: 每行一个正整数weight[i](weight[i]<=100000) 输出格式 共n-1行,为赫夫曼编码表,每个字符的赫夫曼编码占据一行。 样例输入1 5 1 3 2 10 5 样例输出1 0 110 111 10 11 样例输入2 5 23 3 6 16 8 样例输出2 100 0 101 1101 1100 解题思路 首先,将所有节点的权值从小到大排序。 接着构造一棵二叉树: 每次从节点集合中选出最小的两个节点(即最小的两个权值) 将这两个点组成一棵新的二叉树,其权值为这两个节点权值之和,这棵新树的左右子树即为这两个节点。 把这棵新树加入到权值序列中,其位置按照新树的权值插入,继续循环,直到权值序列只含有一个节点为止,这个节点就是赫夫曼树的根。 最后,根据赫夫曼树将每个叶子节点的编码求出来,一般情况下,将左子树编码置“0”,右子树编码置“1”,然后做前缀无歧义编码,按照这种编码方式,我们得到了每个节点的Huffman编码。 代码实现
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