题目:有一个字符串:cabcedeacacdeddaaaba,问题: (1)采用霍夫曼编码画出编码的过程,并写出各字符的编码 (2)根据求得的编码,求得各编码需要的总位数 (3)求出整个字符串总编码长度,并计算出字符串位数在编码前与编码后的比值 解答: (1)各字符出现频率统计如下表所示. |符号 |出现次数 |出现频率| |--|--|--| | a |7|0.35| |b|2|0.1| |c|4|0.2| |d|4|0.2| |e|3|0.15| 编码过程如下图所示: 各字符编码如下表所示:

题目:有一个字符串:cabcedeacacdeddaaaba,问题: (1)采用霍夫曼编码画出编码的过程,并写出各字符的编码 (2)根据求得的编码,求得各编码需要的总位数 (3)求出整个字符串总编码长度,并计算出字符串位数在编码前与编码后的比值 解答:(1)各字符出现频率统计如下表所示. 符号 出现次数 出现频率 a 7 0.35 b 2 0.1 c 4 0.2 d 4 0.2 e 3 0.15 编码过程如下图所示:各字符编码如下表所示: 符号 编码(码字) a 11 b 100 c 00 d

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

一.设计题目 对一幅BMP格式的灰度图像(个人证件照片)进行二元霍夫曼编码和译码 二.算法设计 (1)二元霍夫曼编码: ①:图像灰度处理: 利用python的PIL自带的灰度图像转换函数,首先将彩色图片转为灰度的bmp图像,此时每个像素点可以用单个像素点来表示. ②:二元霍夫曼编码: 程序流程图: 详细设计: 统计像素点频率,首先通过python自带的PIL库的图像像素点读取函数read()获取灰度图像的所有像素点,通过循环遍历每个像素点,将每个出现的像素点值以及其次数以键值对的形式放入到pyt

哈夫曼树 给定n个权值作为n的叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).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. 哈夫曼编码(Huffman Coding) 又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种.Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编

霍夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方法,霍夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种. 霍夫曼编码使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均长度.期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的. 霍夫曼编码的具体步骤如下: 1)将信源符号的概率按减小的顺序排队. 2)把两个最小的概率相加,并继续这一步骤,始终将较高的概率分支放在

知道有的人比较懒,直接贴全部代码. 一开始一次性Code完了压缩部分代码.只调试了2,3次就成功了. 一次性写150行代码,没遇到什么bug的感觉还是蛮爽的. 写解压代码,才发现压缩代码有些细节问题. 对最后一个字符处理问题. 遇到比较折腾点:构建二叉树时,把原本应该是(叶结点的有值的)节点放在了左节点,正确应该放在右节点,导致生成的编码序列不满足(任意编码不是其他编码的前缀).导致解码失败. 使用方法: var srcData = Encoding.UTF8.GetBytes(textBox1

主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec 编码的话,根是不记录在编码中的 这一篇主要讲的就是霍夫曼树(最优二叉树)和编码.  参考   快速画出哈夫曼树 / 霍夫曼树 / 最优树   了解其构成.    哈夫曼树及 python 实现 python 代码 构建霍夫曼树 ,获得霍夫曼编码    简单实现: #节点类 class Node(object): def __init__(self,name=None,value=N

http://codeforces.com/contest/462 A:Appleman and Easy Task 要求是否全部的字符都挨着偶数个'o' #include <cstdio> using namespace std; ][]; int n; ][]; ]={,,-,}; ]={,-,,}; int main(){ scanf("%d",&n); gets(maz[]); ;i<n;i++){ gets(maz[i]); } ;i<n;i+

20172332 2017-2018-2 <程序设计与数据结构>Java哈夫曼编码实验--哈夫曼树的建立,编码与解码 哈夫曼树 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层结点的路径长度为L-1. 2.结点的权及带权路径长度 若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为该结点的权.结点的带权路径长度为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积. 3.树的带权

再谈word2vec 标签: word2vec自然语言处理NLP深度学习语言模型 2014-05-28 17:17 16937人阅读 评论(7) 收藏 举报  分类: Felven在职场(86)    目录(?)[+]   之前写过一篇博文介绍如何使用word2vec,最近老板让我讲一讲word2vec,显然光讲word2vec的使用是不够的,更重要的是介绍原理.这篇文章就写写自己对于word2vec的一些理解吧.   背景介绍 Word2vec是google在2013年开源的一款将词表征为实数

Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 目录 Alink漫谈(十六) :Word2Vec源码分析 之 建立霍夫曼树 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 词向量基础 1.1.1 独热编码 1.1.2 分布式表示 1.2 CBOW & Skip-Gram 1.2.1 CBOW 1.2.2 Skip-gram 1.3 Word2vec 1.3.1 Word2vec基本思想 1.3.2 Hierarchical Softmax基本思路 1.3.3 Hierarchi

一.定义 一些定义: 节点之间的路径长度:在从节点树中的一个节点也经历分公司,这构成的两个节点之间的路径分支的数目后这就是所谓的路径长度 的路径长度:从树的根节点到树中每一结点的路径长度之和. 在结点数目同样的二叉树中,全然二叉树的路径长度最短. 结点的权:在一些应用中,赋予树中结点的一个有某种意义的实数. 结点的带权路径长度:结点到树根之间的路径长度与该结点上权的乘积. 树的带权路径长度(Weighted Path Length of Tree:WPL):定义为树中全部叶子结点的带权路径长度之

本篇是该系列的第四篇,主要介绍霍夫曼解码相关内容. 承接上篇,文件头解析完毕后,就进入了编码数据区域,即SOS的tag后的区域,也是图片数据量的大头所在. 1. 解码过程规则描述 a)从此颜色分量单元数据流的起点开始一位一位的读入,直到读入的编码与该分量直流哈夫曼树的某个码字(叶子结点)一致,然后用直流哈夫曼树 查得该码字对应的权值.权值(共8位)表示该直流分量数值的二进制位数,也就是接下来需要读入的位数. b)继续读入位数据,直到读入的编码与该分量交流哈夫曼树的某个码字(叶子结点)一致,然后用

霍夫变换不仅可以找出图片中的直线,也可以找出圆,椭圆,三角形等等,只要你能定义出直线方程,圆形的方程等等. 不得不说,现在网上的各种博客质量真的不行,网上一堆文章,乱TM瞎写,误人子弟.本身自己就没有理解的很清楚,又不去读算法实现的源码,写的云山雾罩的,越看越懵逼. 霍夫变换本身的思路是很简明的.这篇文章我们就以霍夫直线变换说明算法的思想. 霍夫变换 思考一下,二维平面里我们怎么表达直线. 有两种表达方式: 直角坐标系(也叫笛卡尔坐标系) 极坐标系(也叫球坐标系) 第一种就是最常见的直角坐标系下

一.前言 继上一篇写完字节编码内容后,现在分析在Java中各字符编码的问题,并且由这个问题,也引出了一个更有意思的问题,笔者也还没有找到这个问题的答案.也希望各位园友指点指点. 二.Java字符编码 直接上代码进行分析似乎更有感觉. public class Test { public static String stringInfo(String str, String code) throws Exception { byte[] bytes = null; if (code.equals(

http://blog.csdn.net/qinysong/article/details/1179489 这两天抽时间又总结/整理了一下各种编码的实际编码方式,和在Java应用中的使用情况,在这里记录下来以便日后参考. 为了构成一个完整的对文字编码的认识和深入把握,以便处理在Java开发过程中遇到的各种问题,特别是乱码问题,我觉得组成一个系列来描述和分析更好一些,包括三篇文章: 第一篇:JAVA字符编码系列一:Unicode,GBK,GB2312,UTF-8概念基础 第二篇:JAVA字符编码系

各种平台和软件打开显示的编码问题,需要使用不同的编码,根据我们不同的需求. php 字符编码转换类,支持ANSI.Unicode.Unicode big endian.UTF-8.UTF-8+Bom 互相转换. 四种常见文本文件编码方式 ANSI编码: 无文件头(文件编码开头标志性字节) ANSI编码字母数字占一个字节,汉字占两个字节 回车换行符,单字节, 十六进制表示为0d  0a UNICODE编码: 文件头,十六进制表示为FF FE 每一个字符都用两个字节编码 回车换行符, 双字节,十六进

Huffman树指的是带权路径长度WPL最小的二叉树 WPL=路径*权值 Huffman常用于压缩编码,正常传输ABCDEF这些字母需要3位二进制树来描述,但由于一篇文章中ABCDEF这些字母出现的概率不同,用较多的二进制位数表示出现概率低的字母,而用较少的二进制位数表示概率高的字母. Huffman编码实现: package HuffmanTree; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.ut

poj.org/problem?id=1521 注意只有特殊情况:只有一种字母 #include<iostream> #include<cstdio> #include<string> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #include<cmath> #include<map> using namespace std; ; char st