一、基本介绍
霍夫曼树，也称为最优二叉树，是一种带权路径长度最短的树。通过霍夫曼树，可以将一组权值集合变成一组二进制编码，从而实现数据压缩，特别适用于高频字符的编码。霍夫曼树的构建算法是通过贪心策略来实现的。
二、构建过程
构建霍夫曼树的基本思想是：每次选择权值最小的两个节点，进行连通并构造新的内部节点，直到所有节点都连通在一棵树上。
具体构建过程如下：
// 定义节点结构体
struct TreeNode {
int weight;
int parent, left_child, right_child;
};
// 构建霍夫曼树
vector HuffmanTree(const vector& weights) {
// 初始化节点
vector nodes(weights.size() * 2);
for (int i = 0; i < weights.size(); ++i) {
nodes[i].weight = weights[i];
}
// 构建霍夫曼树
for (int i = weights.size(); i < weights.size() * 2 - 1; ++i) {
// 找到权值最小的两个节点
int min1, min2;
int j;
for (j = 0; j < i; ++j) {
if (nodes[j].parent == -1) {
min1 = j;
break;
}
}
for (++j; j < i; ++j) {
if (nodes[j].parent == -1 && nodes[j].weight < nodes[min1].weight) {
min2 = min1;
min1 = j;
} else if (nodes[j].parent == -1 && nodes[j].weight < nodes[min2].weight) {
min2 = j;
}
}
// 合并两个节点
nodes[min1].parent = i;
nodes[min2].parent = i;
nodes[i].left_child = min1;
nodes[i].right_child = min2;
nodes[i].weight = nodes[min1].weight + nodes[min2].weight;
}
return nodes;
}
三、编码过程
霍夫曼树的编码过程是通过从根节点到叶子节点的路径来实现的。为了得到最小的码长，需要使频率高的字符获得尽量短的编码。
具体编码过程如下：
// 编码过程
unordered_map HuffmanCode(const vector& nodes) {
unordered_map codes;
for (int i = 0; i < nodes.size() / 2; ++i) {
int j = i;
string code;
while (nodes[j].parent != -1) {
if (nodes[nodes[j].parent].left_child == j) {
code.insert(0, "0");
} else {
code.insert(0, "1");
}
j = nodes[j].parent;
}
codes[i] = code;
}
return codes;
}
四、实例分析
假设有如下8个字符组成的字符串及它们的频率：
A: 5, B: 2, C: 10, D: 7, E: 4, F: 20, G: 3, H: 1
通过霍夫曼树的构建和编码过程，得到的编码结果如下：
A: 111, B: 0101, C: 0, D: 11, E: 011, F: 00, G: 0100, H: 01001
五、使用场景
霍夫曼树是一种可用于数据压缩、加密传输数据以及数据存储等领域的算法。它可以通过将文字变成二进制编码的方式来实现高效地数据传输和储存，以及数据安全性保障。
原创文章，作者：KSIFR，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/331918.html
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