构造Huffman以及实现

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堆应用---构造Huffman树(C++实现)

堆: 堆是STL中priority_queue的最高效的实现方式(关于priority_queue的用法:http://www.cnblogs.com/flyoung2008/articles/2136485.html). 主要分为大根堆和小根堆. 是一棵完全二叉树. 堆的一次插入删除调整的时间复杂度都是logn. Huffman树: 又称最优二叉树(带权路径中),带权路径长度最小的二叉树应是权值大的外节点离根结点最近的扩充二叉树(权值都在叶节点的二叉树)就是Huffman树. 算法: 将权值对…

构造Huffman以及实现

构造Huffman 题目在作业本上分别针对权值集合W=(6,5,3,4,60,18,77)和W=(7,2,4,5,8)构造哈夫曼树,提交构造过程的照片错误回答错误原因:遵循左边小于根右边大于根的原则正确回答 HuffmanTree的实现题目 1.采用静态三叉链表Triment(已经完整实现)储存HuffmanTree 2.理解HuffmanTree的构造过程,不中代码完成decode() 3.在HuffmanTreeTest中补充代码完成上个练习中的内容 4.提交补充代码和运行结果截图…

用优先队列构造Huffman Tree及判断是否为最优编码的应用

前言我们知道,要构造Huffman Tree,每次都要从堆中弹出最小的两个权重的节点,然后把这两个权重的值相加存放到新的节点中,同时让这两个节点分别成为新节点的左右儿子,再把新节点插入到堆中.假设节点个数为n,则重复n-1次后,最后堆中的那个节点就是Huffman Tree的根. 用堆实现当然可以,但是比较麻烦.你需要定义一个最小堆,堆的初始化操作,堆的插入操作,取出最小元素并调整堆的操作.先不说对这些代码是否熟悉掌握,当把这些函数都码完,别人题目都已经做完了. 这里我们用更方便的方法来构造一…

Huffman Tree 简单构造

//函数:构造Huffman树HT[2*n-1] #define MAXVALUE 9999//假设权值不超过9999 #define MAXLEAF 30 #define MAXNODE MAXLEAF*2-1 using namespace std; #include <iostream> //Using cin or cout #include <malloc.h> //Using malloc and realloc #include <stdio.h> //U…

Huffman树的构造及编码与译码的实现

哈夫曼树介绍哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树.所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数).树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+ Wn*Ln),N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树,相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n).可以证明哈夫曼树的WPL是最小的. 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率…

构造数列Huffman树总耗费_蓝桥杯

快排! /** 问题描述 Huffman树在编码中有着广泛的应用.在这里,我们只关心Huffman树的构造过程. 给出一列数{pi}={p0, p1, …, pn-1},用这列数构造Huffman树的过程如下: 1. 找到{pi}中最小的两个数,设为pa和pb,将pa和pb从{pi}中删除掉,然后将它们的和加入到{pi}中.这个过程的费用记为pa + pb. 2. 重复步骤1,直到{pi}中只剩下一个数. 在上面的操作过程中,把所有的费用相加,就得到了构造Huffman树的总费用. 本题任务:对…