数据结构与算法_哈夫曼树&堆

最新推荐文章于 2021-11-29 19:57:47 发布

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#哈夫曼树 #堆

本文介绍了哈夫曼树，一种用于优化数据存储的最优二叉树，强调了其带权路径长度最短的特点。接着，讨论了堆的概念，特别是最大堆，即完全二叉树中节点值大于或等于子节点的最大值。最后，提供了堆的.h实现代码和.cpp主函数验证。

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1. 哈夫曼树----最优二叉树

定义：

带权路径长度最短的树（将最常用的数据放在离根节点近的地方）

如果用树来保存数据，数据本身有一个出现的权重，那么把出现权重大的值放在离根节点近的地方
带权路径长度（WPL)计算方式请见附图
哈夫曼树示意图请见附图

2. 堆----最大（小）堆

实际上就是最大（小）的完全二叉树
最大堆：

是一个完全二叉树
堆中的任意一个节点的值都大于或者等于左右子树中值最大的节点

3. 堆的实现代码

.h 实现代码

#pragma once
template<class T>
class CMyheap
{
   
   
 T *pBuff;
 size_t len;
 size_t maxSize;
public:
 CMyheap();
 ~CMyheap();
 void clear();
 //在一个已经是最大堆的树末尾添加一个新值
 void appendNode(T const& srcDate);
 //删除根节点
 void deleteNode();
 //初始化一个树，使其成为一个最大堆
 void initHeap(T arr[],int srcLen);
public:
 //非堆函数，用来检验以上代码是否正确
 void printfHeap();
 T GetRoot()const {
   
    return pBuff[0]; }
};
template<class T>
inline CMyheap<T>::CMyheap()
{
   
   
 len = maxSize = 0;
 pBuff = new T[len];
}
template<class T>
inline CMyheap<T>::~CMyheap()
{
   
   
 clear();
}
template<class T>
inline void CMyheap<T>::clear()
{
   
   
 if (pBuff != nullptr)
  delete[] pBuff;
 pBuff = nullptr;
 len = maxSize = 0;
}
template<class T>
inline void CMyheap<T>::