传送门: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1053 Entropy Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7233    Accepted Submission(s): 3047 Problem Description An entropy encoder is a data

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

和合并果子类似(但是是第一次听说哈夫曼树这种东西) 做法也类似,就是因为不用知道树的形态,所以贪心的把最小的k个点合为一个节点,然后依次向上累加即可,具体做法同合并果子(但是使用优先队列 注意这里可能不能被k-1整除,需要补一些出现次数0的单词 #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> using namespace std; int N=100005; long long n,k,con; long lon

本篇博文将介绍什么是哈夫曼树,并且如何在java语言中构建一棵哈夫曼树,怎么利用哈夫曼树实现对文件的压缩和解压.首先,先来了解下什么哈夫曼树. 一.哈夫曼树 哈夫曼树属于二叉树,即树的结点最多拥有2个孩子结点.若该二叉树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. (一)树的相关概念 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

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

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

一.     什么是哈夫曼树 是一种带权路径长度最短的二叉树,也称最优二叉树 带权路径长度: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.对应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n). 二.     建立哈夫曼树 已知的一组叶子的权值w1,w2,w3--wn;  ①首先把 n 个叶子结点看做 n 棵树(仅有一个结点的二叉树).把它们看做一个森林. ②在森林中把权值最小和次小的两棵树合并成一棵树.该树

我们经常会用到文件压缩,压缩之后文件会变小,便于传输,使用的时候又将其解压出来.为什么压缩之后会变小,而且压缩和解压也不会出错.赫夫曼编码和赫夫曼树了解一下. 赫夫曼树: 它是一种的叶子结点带有权重的特殊二叉树,也叫最优二叉树.既然出现最优两个字肯定就不是随便一个叶子结点带有权重的二叉树都叫做赫夫曼树了. 赫夫曼树中有一个很重要的概念就是带权路径,带权路径最小的才是赫夫曼树. 树的路径长度是从根结点到每一个结点的长度之和,带权路径就是每一个结点的长度都乘以自己权重,记做WPL. 假设有abcd数

[问题描述] 根据给定的若干权值可以构造出一颗哈夫曼树.构造的哈夫曼树可能不唯一,但是按照下面的选取原则所构造出来的哈夫曼树应该是唯一的. (1)每次选取优先级最低的两个结点,优先级最低的作为左子树,优先级高的作为右子树: (2)结点优先级大小的比较首先比较它们的权值,权值大的优先级高,权值小的优先级低,权值相等的按照位置关系来比较,位置在前面的优先级低,位置在后面的优先级高. (3)增加的新结点位置依次往后. 根据你所构造的哈夫曼树来设计每个权值的哈夫曼编码(左子树0右子树1),并计算该哈夫曼

参考自:http://blog.csdn.net/jdhanhua/article/details/6621026 哈夫曼树 哈夫曼树(霍夫曼树)又称为最优树. 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 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

Java数据结构和算法(四)赫夫曼树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 赫夫曼树又称为最优二叉树,赫夫曼树的一个最主要的应用就是赫夫曼编码. 一.赫夫曼编码 can you can a can as a can canner can a can. 1.1 定长编码 99 97 110 32 121 111 117 32 99 97 110 32 97 32 99 97 110 32 97 115 32 97

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

package com.ietree.basic.datastructure.tree; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Queue; /** * Created by ietree * 2017/5/1 */ public class HuffmanTree { public static class Node<E> { E dat

目录 1.哈夫曼树简述 2.构造树的节点 3.构造哈夫曼树的类(压缩) 4.构造哈夫曼树的类(解压) 5.整体工程文件(包括测试类) 6.结果 7.参考链接 1.哈夫曼树简述 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,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree). 为什么使用哈夫曼编码压缩文件? 一个字符八个bits,若使用编码来表示字母,节省空间,传输速度快.根据字母出现的频率构建哈夫曼树,频数即为权值,频数出现最多的字母更靠近哈夫曼树的根

最终结果哈夫曼树,如图所示: 直接上代码: public class HuffmanCode { public static void main(String[] args) { //获取哈夫曼树并显示 Hnode root = createHuffmanTree(createNodes()); root.beforePrint(); System.out.println("===================="); //从哈夫曼树中读取 哈夫曼编码 getHuffmanCode(

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

参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>                                  — — 严蔚敏   赫夫曼树的概念 要了解赫夫曼树,我们要首先从扩充二叉树说起 二叉树结点的度 结点的度指的是二叉树结点的分支数目, 如果某个结点没有孩子结点,即没有分支,那么它的度是0:如果有一个孩子结点, 那么它的度数是1:如果既有左孩子也有右孩子,

版权声明:本文出自汪磊的博客,未经作者允许禁止转载. 近期忙着新版本的开发,此外正在回顾C语言,大部分时间没放在数据结构与算法的整理上,所以更新有点慢了,不过既然写了就肯定尽力将这部分完全整理好分享出来. 言归正传,开启本篇的正文. 一.什么是赫夫曼树 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. 以上来自百度百科,相信完全不了解的同学看

我们在字符串中见到过CompareTo方法,知道这个方法是用于比较字符串顺序的,根据字典顺序进行排序.Java中很多类也都有CompareTo方法,甚至于排序算法的底层组成也是依赖于比较的,而这个比较就是依赖于各种数据类型的CompareTo或者Compare方法.Java中所有的compareTo方法都源于一个共同的接口,那就是Comparable.这个接口只有一个方法,那就是CompareTo.所有想要具有比较功能的类,都建议实现这个接口,而非是自己定义这个功能,这是面向对象的概念(将具有相