// 文件中有通过QT实现的界面#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */ typedef struct SData myData; typedef struct SData *HuffmanTree; typedef struct Ans SAns; struct Ans // 存储最终结果 { char ch;

本博客内容耗时4天整理,如果需要转载,请注明出处,谢谢. 1.树 1.1树的定义 在计算机科学中,树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合.它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做"树"是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的.它具有以下的特点: 每个节点都只有有限个子节点或无子节点: 没有父节点的节点称为根节点: 每一个非根节点有且只有一个父节点: 除了根节

题目来源:http://www.patest.cn/contests/mooc-ds/04-%E6%A0%916 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

   给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近.    构造 假设有n个权值,则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点. n个权值分别设为 w1.w2.….wn,则哈夫曼树的构造规则为: (1) 将w1.w2.…,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点): (2) 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并,作为一棵新树的左.右子树,且新树的根结点权值为其左.右子树根结点权

题目 //做哈夫曼树时,可以用优先队列(误?) //这道题教我们优先队列的一个用法:取前n个数(最大的或者最小的) //哈夫曼树 //64位 //超时->优先队列,,,, //这道题的优先队列用于取前2个小的元素 #include <iostream> #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> #include<queue> using namespace std; _

霍夫曼树 基本介绍和创建 基本介绍 又称哈夫曼树,赫夫曼树 给定n个权值作为n个叶子节点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度(wpl)达到最小,称为最优二叉树 霍夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的节点离根较近 几个重要的概念 路径和路径长度:一棵树中从一个节点往下可以达到的子节点之间的通路叫做路径,通路中分支的数目称为路径长度.如规定根节点的层数为1,则从根节点到L层节点的路径长度为L - 1 节点的权及带权路径长度:若将书中的节点赋值给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为节点的权,带

 赫夫曼树 1 基本介绍 1) 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(wpl)达到最小,称这样的二叉树为 最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree), 还有的书翻译为霍夫曼树. 2) 赫夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近   2 赫夫曼树几个重要概念和举例说明 1) 路径和路径长度:在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路 中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层数为 1,则从根结点到第 L

1. 前言 什么是哈夫曼树? 把权值不同的n个结点构造成一棵二叉树,如果此树满足以下几个条件: 此 n 个结点为二叉树的叶结点 . 权值较大的结点离根结点较近,权值较小的结点离根结点较远. 该树的带权路径长度是所有可能构建的二叉树中最小的. 则称符合上述条件的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree). 构建哈夫曼树的目的是什么? 用来解决在通信系统中如何使用最少的二进制位编码字符信息. 本文将和大家聊聊哈夫曼树的设计思想以及构建过程. 2. 设计思路 哈夫曼树产生的背景:

[九度OJ]题目1172:哈夫曼树 解题报告 标签(空格分隔): 九度OJ http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1172 题目描述: 哈夫曼树,第一行输入一个数n,表示叶结点的个数.需要用这些叶结点生成哈夫曼树,根据哈夫曼树的概念,这些结点有权值,即weight,题目需要输出所有结点的值与权值的乘积之和. 输入: 输入有多组数据. 每组第一行输入一个数n,接着输入n个叶节点(叶节点权值不超过100,2<=n<=1000). 输出: 输出权值. 样例输入: 5

0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:直接插入排序及其优化(二分插入排序)解析及C++实现 1. 哈

前面分别通过C和C++实现了哈夫曼树,本章给出哈夫曼树的java版本. 目录 1. 哈夫曼树的介绍 2. 哈夫曼树的图文解析 3. 哈夫曼树的基本操作 4. 哈夫曼树的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 哈夫曼树的介绍 Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树. 定义:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若树的带权路径长度达到最小,则这棵树被称为哈夫曼树. 这

上一章介绍了哈夫曼树的基本概念,并通过C语言实现了哈夫曼树.本章是哈夫曼树的C++实现. 目录 1. 哈夫曼树的介绍 2. 哈夫曼树的图文解析 3. 哈夫曼树的基本操作 4. 哈夫曼树的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 哈夫曼树的介绍 Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树. 定义:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若树的带权路径长度达到最小,则这棵树被

本章介绍哈夫曼树.和以往一样,本文会先对哈夫曼树的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现:实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请帮忙指出! 目录 1. 哈夫曼树的介绍 2. 哈夫曼树的图文解析 3. 哈夫曼树的基本操作 4. 哈夫曼树的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 哈夫曼树的介绍 Huffman

// 两个队列+k叉哈夫曼树 HDU 5884 // camp题解: // 题意:nn个有序序列的归并排序.每次可以选择不超过kk个序列进行合并,合并代价为这些序列的长度和.总的合并代价不能超过TT, 问kk最小是多少. // . // 题解:首先二分一下这个kk.然后在给定kk的情况下,这个代价其实就是kk叉的哈夫曼树问题.因此直接套用哈夫曼树的堆做法即可.复杂度O(nlog^2n) // ​,这样优化一下读入是可以卡过去的. // 然后主代码手表示,利用合并的单调性,可以去掉优先队列得到O(

概述 哈夫曼树:树的带权路径长度达到最小. 构造规则 1. 将w1.w2.-,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点): 2. 在森林中选出根结点的权值最小的两棵树进行合并,作为一棵新树的左.右子树,且新树的根结点权值为其左.右子树根结点权值之和: 3. 从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林: 4. 重复(02).(03)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求得的哈夫曼树. 基本操作 定义 1 权值 2 左孩子 3 右孩子 4 父节点 构造哈夫曼树(使用最小堆) 1 构造最小堆

哈夫曼树处理这样的一种问题: 给出一棵n个叶子的k叉树,每个叶子有一个权值wi,要求最小化∑wi*di di表示,第i个叶子节点到根节点的距离.(一般是边数) 处理方法比较固定. 贪心的思路:我们让权值较大的叶子节点 的深度越小越好. 建立一个小根堆. 1.插入n个叶子的权值. 2.每次取出最小的k个,ans+=这些权值和. 3.合并出一个父亲节点,权值就是这k个点的权值和.(通常这一步不用真正实现,只是助于理解) 4.把这个新的父亲节点权值放进小根堆里面. 5.重复2~4操作,直到堆中只有一个

优先队列:priority_queue<Type, Container, Functional>Type 为数据类型, Container 为保存数据的容器,Functional 为元素比较方式.Container 必须是用数组实现的容器,比如 vector, deque 但不能用 list.STL里面默认用的是 vector. 比较方式默认用 operator< , 所以如果你把后面俩个参数缺省的话,优先队列就是大顶堆,队头元素最大. 而在求哈夫曼树中,我们恰恰需要取得堆中最小的元素,

一,介绍 1)构造赫夫曼树的算法是一个贪心算法,贪心的地方在于:总是选取当前频率(权值)最低的两个结点来进行合并,构造新结点. 2)使用最小堆来选取频率最小的节点,有助于提高算法效率,因为要选频率最低的,要么用排序,要么用堆.用堆的话,出堆的复杂度为O(logN),而向堆中插入一个元素的平均时间复杂度为O(1),在构建赫夫曼树的过程中,新生成的结点需要插入到原来的队列中,故用堆来维持这种顺序比排序算法要高效地多. 二,赫夫曼算法分析 ①用到的数据结构分析 首先需要构造一棵赫夫曼树,因此需要二叉链

哈夫曼树的介绍 Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树. 定义:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若树的带权路径长度达到最小,则这棵树被称为哈夫曼树. 这个定义里面涉及到了几个陌生的概念,下面就是一颗哈夫曼树,我们来看图解答. (01) 路径和路径长度 定义:在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1. 例子:100和80的路径长度

题目大意: 给你一堆权值,求这些权值建成哈夫曼树后的WPL. 思路: 哈夫曼树的WPL等于各非叶子结点权值之和. 所以直接贪心模拟构建哈夫曼树的过程. 先把所有的权值放在一个堆中,然后每次取里面最小的两个数加到答案中,并将他们的和重新放到堆中. 整个过程并不需要把树存下来. #include<cstdio> #include<cctype> #include<ext/pb_ds/priority_queue.hpp> inline int getint() { regi

Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 1824  Solved: 983[Submit][Status][Discuss] Description 追逐影子的人,自己就是影子. ——荷马 Allison 最近迷上了文学.她喜欢在一个慵懒的午后,细细地品上一杯卡布奇诺,静静地阅读她爱不释手的<荷马史诗>.但是由<奥德赛>和<伊利亚特>组成的鸿篇巨制<荷马史诗>实在是太长了,Allison 想通过一种编码