【算法】Huffman编码(数据结构+算法)
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符的频率
- 列出字符串的Huffman树
3、实现代码
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
struct huffTree
{
int parent;//父亲
int lchild;//左孩子
int rchild;//右孩子
int weight;//权重
string flag;//标志
};
struct Lowest_Node//第0级节点的字符与频度
{
char ch;
int ch_num;
};
//确定每个字符的huffman编码,输出参数为a、b
void coding(int length, huffTree tree[], int n, int &a, int &b)
{
int i;
int r, s;
r = s = length;//节点个数最大不会超过字符串的长度
for (i = 0; i < n; i++)
{
if ((tree[i].weight < r) && (tree[i].parent == -1))
{
r = tree[i].weight;
a = i;
}
}
for (i = 0; i < n; i++)
{
if ((tree[i].weight < s) && (i != a) && (tree[i].parent == -1))
{
s = tree[i].weight;
b = i;
}
}
}
//计算每个字符出现的频度并排序
void frequency(string str)
{
int length = str.length();//长度
// 开辟结构体数组
Lowest_Node *node = new Lowest_Node[length];//声明最0级节点
int i, j;//循环因子
for (i = 0; i < length; i++)
node[i].ch_num = 0;//初始化频度
int char_type_num = 0;//初始为0种字符
for (i = 0; i < length; i++)//循环整个字符串
{
for (j = 0; j < char_type_num; j++)
if (str[i] == node[j].ch || // 判断字符频率结构中,这个字符是否相等
(node[j].ch >= 'a'&&node[j].ch <= 'z'&& //判断是否为字符
str[i] + 32 == node[j].ch //判断字符串的大写是否与字符频率结构中字符相等
))
break;//该字符没有出现过,跳出循环
if (j < char_type_num)//该字符重复出现,对应的记数器加1
node[j].ch_num++;
else//新出现的字符,记录到ch[j]中,对应计数器加1
{
if (str[i] >= 'A'&&str[i] <= 'Z')
node[j].ch = str[i] + 32; //字符转换为大写存储起来
else
node[j].ch = str[i];
node[j].ch_num++;
char_type_num++;//字符的种类数加1
}
}
//按频度从大到小排序
for (i = 0; i < char_type_num; i++) //字符长度
{
for (j = 0; j < char_type_num-1; j++)
{
//判断为字符就往下走,否则就不往下
if (node[j].ch >= 'a'&&node[j].ch <= 'z')
{
if (node[j].ch_num < node[j + 1].ch_num)//如果前一个小于后一个,交换
{
int temp;//临时频度
char ch_temp;//临时字符
temp = node[j].ch_num;
ch_temp = node[j].ch;
node[j].ch_num = node[j + 1].ch_num;
node[j].ch = node[j + 1].ch;
node[j + 1].ch_num = temp;
node[j + 1].ch = ch_temp;
}
}
}
}
for (i = 0; i < char_type_num; i++)//打印字符频度
cout << "字符" << node[i].ch << "出现了" << node[i].ch_num << "次" << endl;
huffTree *huff = new huffTree[2 * char_type_num - 1];//此变量的声明需位于确定char_type_num值后
huffTree temp;
string *code = new string[2 * char_type_num - 1];//存放各个字符的编码
for (i = 0; i < 2 * char_type_num - 1; i++)//节点初始化
{
huff[i].lchild = -1;
huff[i].parent = -1;
huff[i].rchild = -1;
huff[i].flag = -1;
}
for (j = 0; j < char_type_num; j++)//将排序后的第0级节点权重赋给树节点
{
huff[j].weight = node[j].ch_num;
}
int min1, min2;
for (int k = char_type_num; k < 2 * char_type_num - 1; k++)//赋值0级之上的节点
{
coding(length, huff, k, min1, min2);
huff[min1].parent = k;
huff[min2].parent = k;
huff[min1].flag = "0";
huff[min2].flag = "1";
huff[k].lchild = min1;
huff[k].rchild = min2;
huff[k].weight = huff[min1].weight + huff[min2].weight;
}
for (i = 0; i < char_type_num; i++)
{
temp = huff[i];
while (1)
{
code[i] = temp.flag + code[i];
temp = huff[temp.parent];
if (temp.parent == -1)
break;
}
}
cout << "字符串的每个字符huffman编码为:" << endl;
for (i = 0; i < char_type_num; i++)
cout << node[i].ch << " " << code[i] << endl;
cout << "整个字符串的huffman编码为:" << endl;
for (i = 0; i < length; i++)
{
for (j = 0; j < char_type_num; j++)
{
if (str[i] == node[j].ch)
cout << code[j];
}
}
//释放内存
delete[] node;
node = NULL;
delete[] huff;
huff = NULL;
delete[] code;
code = NULL;
}
int main()
{
int length = 0;//字符串长度
string str; //目标字符串
cout << "请输入一个字符串:";
cin >> str;
frequency(str);//求各个元素的频度
printf("\n");
system("pause");
return 0;
}
4、参考
数据结构和算法——Huffman树和Huffman编码
http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/54848262
【算法】Huffman编码(数据结构+算法)的更多相关文章
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伪代码: 例子:
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