PTA哈夫曼编码 (30分)

PTA哈夫曼编码 (30分)

给定一段文字,如果我们统计出字母出现的频率,是可以根据哈夫曼算法给出一套编码,使得用此编码压缩原文可以得到最短的编码总长。然而哈夫曼编码并不是唯一的。例如对字符串"aaaxuaxz",容易得到字母 ‘a’、‘x’、‘u’、‘z’ 的出现频率对应为 4、2、1、1。我们可以设计编码 {‘a’=0, ‘x’=10, ‘u’=110, ‘z’=111},也可以用另一套 {‘a’=1, ‘x’=01, ‘u’=001, ‘z’=000},还可以用 {‘a’=0, ‘x’=11, ‘u’=100, ‘z’=101},三套编码都可以把原文压缩到 14 个字节。但是 {‘a’=0, ‘x’=01, ‘u’=011, ‘z’=001} 就不是哈夫曼编码,因为用这套编码压缩得到 00001011001001 后,解码的结果不唯一,“aaaxuaxz” 和 “aazuaxax” 都可以对应解码的结果。本题就请你判断任一套编码是否哈夫曼编码。

输入格式:
首先第一行给出一个正整数 N(2≤N≤63),随后第二行给出 N 个不重复的字符及其出现频率,格式如下:

c[1] f[1] c[2] f[2] … c[N] f[N]

其中c[i]是集合{‘0’ - ‘9’, ‘a’ - ‘z’, ‘A’ - ‘Z’, ‘_’}中的字符;f[i]是c[i]的出现频率,为不超过 1000 的整数。再下一行给出一个正整数 M(≤1000),随后是 M 套待检的编码。每套编码占 N 行,格式为:

c[i] code[i]

其中c[i]是第i个字符;code[i]是不超过63个’0’和’1’的非空字符串。

输出格式:
对每套待检编码,如果是正确的哈夫曼编码,就在一行中输出"Yes",否则输出"No"。

注意:最优编码并不一定通过哈夫曼算法得到。任何能压缩到最优长度的前缀编码都应被判为正确。

输入样例:
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

输出样例:
Yes
Yes
No
No

一开始看到这道题的时候觉得无从下手,然后就去复习了一下哈夫曼树和哈夫曼编码,看完之后也是没有很好地思路,但是我注意到了哈夫曼编码的两个性质:

  • 哈夫曼编码可能不唯一,但是哈夫曼编码的长度是唯一的。字符串编码成01串后的长度实际上就是其以频率为权值所构成的任意一颗哈夫曼树的带权路径长度。
  • 对于任何一个叶子结点,其编号一定不会成为其他任何一个结点编号的前缀—也就是说,题目中给出需要判断的的每个字符的编码,它不会是其他字符编码的前缀

知道这两个性质之后,我就决定抓住这两点去判断所给出的编码方式是否为正确的哈夫曼编码。也是抱着试试的心态,没想到一遍就AC了。所以我就认为这道题考查的其实就是哈夫曼编码的性质吧。。。
在这里插入图片描述
AC代码如下:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<queue>
using namespace std;
//代表小顶堆的优先队列
priority_queue<int ,vector<int>,greater<int> > q;
int main(void){
	int n;
	char s[66];
	int p[66];
	scanf("%d",&n);
	for(int i=0;i<n;i++){
		getchar();
		scanf("%c%d",&s[i],&p[i]);
		q.push(p[i]);
	}
	int ans=0;
	//ans即为哈弗曼树带权路径长度和,也就是所对应的哈夫曼编码的长度
	while(q.size()>1){
		int x=q.top();
		q.pop();
		int y=q.top();
		q.pop();
		q.push(x+y);
		ans+=x+y;
	}
	int m;
	scanf("%d",&m);
	for(int i=0;i<m;i++){
		char ss[66][66];
		int sum=0;
		for(int j=0;j<n;j++){
			getchar();
			char c;
			scanf("%c %s",&c,ss[j]);
			sum+=strlen(ss[j])*p[j];
		}
		if(sum!=ans)printf("No\n");
		else{
			int flag=0;
			for(int j=0;j<n;j++){
				int x=strlen(ss[j]);
				for(int l=0;l<n;l++){
					if(j!=l){
						if(strstr(ss[l],ss[j])==&ss[l][0]){
						//查找字符串,如果找到了并且是前缀,就标记为No了
							flag=1;
							break;
						}
					}
				}
				if(flag==1)break;
			}
			if(flag==1)printf("No\n");
			else printf("Yes\n");
		}
	}
	return 0;
}

这道题能这么快通过我也是很意外,可能中间就是我想多了吧,不过哈夫曼编码的这两条性质确实很重要哦~

哈夫曼编码是一种用于无损数据压缩的编码算法。它通过使用变长编码表来对源符号(如文件中的字符)进行编码,其中每个符号的编码长度与其现的频率成反比。频率高的符号使用较短的编码频率低的符号使用较长的编码。 在PTA(Programming Teaching Assistant)平台上,哈夫曼编码的函数题通常要求你实现哈夫曼编码的构建和编码过程。以下是一个简单的哈夫曼编码实现示例: ```python import heapq from collections import defaultdict, namedtuple # 定义一个节点类 class Node: def __init__(self, freq, char=None, left=None, right=None): self.freq = freq self.char = char self.left = left self.right = right # 定义比较方法以便在优先队列中使用 def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq def build_huffman_tree(frequencies): heap = [] for char, freq in frequencies.items(): heapq.heappush(heap, Node(freq, char)) while len(heap) > 1: node1 = heapq.heappop(heap) node2 = heapq.heappop(heap) merged = Node(node1.freq + node2.freq, left=node1, right=node2) heapq.heappush(heap, merged) return heap[0] if heap else None def generate_codes(node, prefix="", codebook=None): if codebook is None: codebook = {} if node is not None: if node.char is not None: codebook[node.char] = prefix or "0" generate_codes(node.left, prefix + "0", codebook) generate_codes(node.right, prefix + "1", codebook) return codebook # 示例使用 if __name__ == "__main__": text = "this is an example for huffman encoding" frequencies = defaultdict(int) for char in text: frequencies[char] += 1 root = build_huffman_tree(frequencies) codebook = generate_codes(root) print("Huffman Codes:") for char in sorted(codebook): print(f"'{char}': {codebook[char]}") ``` 在这个示例中,我们首先定义了一个`Node`类来表示哈夫曼树的节点。然后,我们实现了`build_huffman_tree`函数来构建哈夫曼树,并实现了`generate_codes`函数来生成哈夫曼编码表。
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