最优前缀编码

该实验报告详细介绍了如何使用哈夫曼算法构造最优前缀编码。首先定义了问题,即给定字符集及其频率,寻找最优前缀码。接着,通过解析解释了算法原理,每次选取最小的两个元素合并,更新结果集。设计部分给出了伪代码,通过不断迭代将元素两两组合,直至只剩一个元素。算法的时间复杂度分析为O(nlogn)。最后提供了源码的GitHub地址供参考。

实验报告

课程名称 《算法分析与设计》
实验名称 最优前缀编码

1.问题

[描述算法问题,首选形式化方式(数学语言),其次才是非形式化方式(日常语言)]
给定字符集C和每个字符的频率f(xi),求关于C的一个最优前缀码。
构造最优前缀的贪心算法,即哈夫曼算法

2.解析

[问题的理解和推导,可用电子版直接在此编写,也可用纸笔推导,拍照嵌入本文档]
在这里插入图片描述

对于集合中的数,每次维护所有数字的最小两个值,取最小的两个值形成序列,把这两个值的和累加到结果上,那么结果就是WPL

3.设计

设集合C1存储所有元素,C2存储结果
while(集合C1中的元素不为一){
     取出集合中的第一个数a
     取出集合中的第二个数b
     将数a、b放到集合C2中
     设res为数a+b
     将res放入到集合C1}

4.分析

[算法复杂度推导]
O(nlogn)频率排序;
for 循环 O(n),插入操作 O(logn),
算法时间复杂度是 O(nlogn)

5.源码

github源码地址

### 贪婪算法实现最优前缀编码 #### 实现原理 最优前缀编码通常指的是霍夫曼编码,这是一种广泛应用于数据压缩的技术。通过构建一棵二叉树来表示字符及其频率,并利用贪婪策略最小化加权路径长度。 在霍夫曼编码中,每个叶节点代表一个字符以及其出现的概率或频次;内部节点则不对应任何实际意义的数据项而是用于连接子节点形成完整的树结构。对于给定的一组符号与其对应的概率分布{p(x)}, 霍夫曼编码的目标是在满足前缀性质的前提下使平均码字长度最短[^1]。 #### Python代码示例 下面是一个简单的Python程序用来展示如何基于贪婪方法创建霍夫曼编码: ```python import heapq from collections import defaultdict, Counter def huffman_encoding(symbols_with_frequencies): heap = [[weight, [symbol, ""]] for symbol, weight in symbols_with_frequencies.items()] heapq.heapify(heap) while len(heap) > 1: lo = heapq.heappop(heap) hi = heapq.heappop(heap) for pair in lo[1:]: pair[1] = '0' + pair[1] for pair in hi[1:]: pair[1] = '1' + pair[1] heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:]) return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p)) data = "this is an example for huffman encoding" frequency = Counter(data) huff_code = huffman_encoding(frequency) print("Symbol".ljust(10) + "Frequency".ljust(10)+ "Huffman Code") for p in huff_code: print(f"{p[0].ljust(10)} {str(frequency[p[0]]).ljust(10)} {p[1]}") ``` 此段代码首先统计输入字符串`data`中的各个字符出现次数作为权重建立初始堆队列,之后不断取出两个具有最低频率的元素组合成新的父节点直到只剩下一个根节点为止,在这个过程中动态调整各分支上的编码值最终得到整个字母表的最佳前缀编码方案。
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