这个问题原始是用来实现一个可变长度的编码问题,但可以总结成这样一个问题,假设我们有很多的叶子节点,每个节点都有一个权值w(可以是任何有意义的数值,比如它出现的概率),我们要用这些叶子节点构造一棵树,那么每个叶子节点就有一个深度d,我们的目标是使得所有叶子节点的权值与深度的乘积之和$$\Sigma w{i}d{i}$$最小. 很自然的一个想法就是,对于权值大的叶子节点我们让它的深度小些(更加靠近根节点),权值小的让它的深度相对大些,这样的话我们自然就会想着每次取当前权值最小的两个节点将它们组合出一

1. 压缩编码概述 数据压缩在日常生活极为常见,平常所用到jpg.mp3均采用数据压缩(采用Huffman编码)以减少占用空间.编码\(C\)是指从字符空间\(A\)到码字表\(X\)的映射.数据压缩编码指编码后信息的长度较于原始信息要短.本文试图探讨Huffman编码是如何保证唯一可译性.如何压缩.以及压缩效率如何? 前缀码 前缀码的任意一码字均不为其他码字的前缀,此保证了编码的唯一可译性.比如码字表{0, 01, 11, 1},0为01的前缀,1为11的前缀:当遇到字符文本011100,是应

前言 最近基于huffman编码和最小堆排序算法实现了一个压缩.解压缩的小程序.其源代码已经上传到github上面: Jcompress下载地址 .在本人的github上面有一个叫Utility的repository,该分类下面有一个名为Jcompress的目录便是本文所述的压缩.解压缩小程序的源代码.后续会在Utility下面增加其他一些实用的小程序,比如基于socket的文件断点下载小程序等等.如果你读了此文觉得还不错,不防给笔者的github点个star, 哈哈.在正式介绍Jcompres

对英文文本的字母进行huffman编码,heapq优先队列构建huffman树 python huffman.py source.txt result.txt import sys import heapq import collections class Node(object): def __init__(self,value = None,count = 1,left = None,right = None, code = ''): self.value = value self.coun

1.描述 Huffman编码,将字符串利用C++编码输出该字符串的Huffman编码. Huffman树是一种特殊结构的二叉树,由Huffman树设计的二进制前缀编码,也称为Huffman编码在通信领域有着广泛的应用.在word2vec模型中,在构建层次Softmax的过程中,也使用到了Huffman树的知识. 在通信中,需要将传输的文字转换成二进制的字符串,假设传输的报文为:"AFTERDATAEARAREARTAREA",现在需要对该报文进行编码. 2.实现过程 统计字符串中出现字

以前没事的时候写的,c++写的,原理很简单,代码如下: #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <string> //#include <bitset> #include <fstream> #include <ctime> ; using namespace std; //哈夫曼树的树节点 struct HaffTreeNode{

一.Huffman树 定义: 给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径达到最小,这样的二叉树称为最优二叉树,也称为霍夫曼树(Huffman树). 特点:     Huffman树是带权路径长度最短的树,权值较大的节点离根节点较近 权值 = 当前节点的值 * 层数,wpl最小的值,就是Huffman树 创建步骤  举例  {13,7,8,3,29,6,1} 1.从小到大进行排序,将每一个数据视为一个节点,每一个节点都可视为一个二叉树 2.取出根节点权值两个最小的二叉树 3.组

一. 实验目的 熟练掌握哈夫曼树的建立和哈夫曼编码的算法实现. 二. 实验内容 根据哈夫曼编码的原理,编写一个程序,在用户输入结点权值的基础上求赫夫曼编码,并能把给定的编码进行译码. 三. 实验要求 (1)初始化:从键盘输入一字符串(或读入一文件),统计出现的字符和每个字符出现的频率,将字符出现的频率作为结点的权值,建立哈夫曼树.对各个字符进行哈夫曼编码,最后打印输出字符及每个字符对应的哈夫曼编码. (2)编码:利用已建好的哈夫曼树对“输入串”进行哈夫曼编码,最后打印输入串对应的哈夫曼编码(写入

按:去年接手一个项目,涉及到一个一个叫做Mxpeg的非主流视频编码格式,编解码器是厂商以源代码形式提供的,但是可能代码写的不算健壮,以至于我们tcp直连设备很正常,但是经过一个UDP数据分发服务器之后,在偶尔有丢包的情况下解码器会偶发崩溃,翻了翻他们的代码觉得可能问题出在Huffman这一块.水平有限也没有看太懂他们的源码,而且我也不是科班出身当时对Huffman编码算法只是知道这么个名字,还好服务端软件那边做了修改,解决了丢包的问题.在回家过年的火车上想起这件事,阅读了一些关于Huffman编

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <string> using namespace std; struct Node { char character; unsigned int weight; unsigned int parent; unsign

优先队列小析      优先队列的模板: template <class T, class Container = vector<T>,class Compare = less<typename Container::value_type> > class priority_queue; 可以看出priority_queue的模板声明带有三个参数,T为数据类型,Container为保存数据的容器,,Compare为元素比较方式,其中Container必须是用数组实现的容

//first thing:thanks to my teacher---chenrong      Dalian Maritime university /* 构造Huffman Tree思路: (1)根据给点的n个权值{w1,w2,w3.....wn}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,T3......Tn},其中每棵二叉树只有个带有权值Wi的根节点,其左右子树为空. (2)在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一个新二叉树,新根权值为左右子树权值之和. (3)在F中delet

huffman压缩是一种压缩算法,其中经典的部分就是根据字符出现的频率建立huffman树,然后根据huffman树的构建结果标示每个字符.huffman编码也称为前缀编码,就是每个字符的表示形式不是另一个字符表示的前缀.如果学过c语言版本的数据结构的话,那么会知道其上面的算法的时间复杂度是O(N^2), 也算是比较复杂的,那么首先贴上这个版本算法的代码: #include<iostream> #include<string> using namespace std; typede

具体介绍详见上篇博客:基于二叉树和双向链表实现限制长度的最优Huffman编码 基于数组和基于链表的实现方式在效率上有明显区别: 编码256个符号,符号权重为1...256,限制长度为16,循环编码1w次,Release模式下.基于链表的耗时为8972ms,基于数组的耗时为1793ms,速度是链表实现方式的5倍. 详细代码例如以下: //Reference:A fast algorithm for optimal length-limited Huffman codes.pdf,http://p

题目连接:2088 - Entropy 题目大意:给出一个字符串, 包括A~Z和_, 现在要根据字符出现的频率为他们进行编码,要求编码后字节最小, 然后输出字符均为8字节表示时的总字节数, 以及最小的编码方式所需的总字节数,并输出两者的比率, 保留一位小数. 解题思路:huffman编码. #include <stdio.h> #include <string.h> #include <queue> using namespace std; const int N =

题目描述 1.问题描述 给定n个字符及其对应的权值,构造Huffman树,并进行huffman编码和译(解)码. 构造Huffman树时,要求左子树根的权值小于.等于右子树根的权值. 进行Huffman编码时,假定Huffman树的左分支上编码为‘0’,右分支上编码为‘1’. 2.算法 构造Huffman树算法: ⑴ 根据给定的n个权值(w1, w2, …, wn)构成n棵二叉树的集合F={T1, T2, …, Tn},其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为wi的根结点. ⑵ 在F中选取两棵根结点的

前两天发布那个rsync算法后,想看看数据压缩的算法,知道一个经典的压缩算法Huffman算法.相信大家应该听说过 David Huffman 和他的压缩算法—— Huffman Code,一种通过字符出现频率,Priority Queue,和二叉树来进行的一种压缩算法,这种二叉树又叫Huffman二叉树 —— 一种带权重的树.从学校毕业很长时间的我忘了这个算法,但是网上查了一下,中文社区内好像没有把这个算法说得很清楚的文章,尤其是树的构造,而正好看到一篇国外的文章<A Simple Examp

https://vjudge.net/problem/UVA-10954 题意:有n个数的集合S,每次可以从S中删除两个数,然后把它们的和放回集合,直到剩下一个数.每次操作的开销等于删除的两个数之和,求最小开销. 思路:Huffman编码. #include<iostream> #include<queue> using namespace std; struct cmp { bool operator()(const int a, const int b) const { ret

转自http://coolshell.cn/articles/7459.html 前两天发布那个rsync算法后,想看看数据压缩的算法,知道一个经典的压缩算法Huffman算法.相信大家应该听说过 David Huffman 和他的压缩算法—— Huffman Code,一种通过字符出现频率,Priority Queue,和二叉树来进行的一种压缩算法,这种二叉树又叫Huffman二叉树 —— 一种带权重的树.从学校毕业很长时间的我忘了这个算法,但是网上查了一下,中文社区内好像没有把这个算法说得很

2014.07.06 16:47 简介: 给定一段有固定符号集合S构成的文本T,集合S中总共有n种符号.如果对于每种符号,使用一种不同的由‘0’和‘1’构成的位字符串来代替,比如: ‘a’->‘01’ ‘c’->'101' 'd'->‘11’ ... 例如,文本“acd”经过这种编码就变成了“0110111”. 这样,就可以把文本T中的符号全部替换为‘0’‘1’构成的二进制串,这样就能以二进制文件的形式保存信息了.并且,一个ASCII字符默认占用一个字节,也就是8位.但使用这种不定长的编

[0]README 0.1) 本文总结于 数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在 理解 "Huffman编码(Huffman树)" 的idea 并用源代码加以实现: 0.2) Huffman树的构建算法属于 贪婪算法, 贪婪算法的基础知识参见: http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/50071159 [1]Huffman 编码 1.1)贪婪算法的第二个应用: 文件压缩: 1.1.1)标准的 ASCII字符集: 它由大约