一、关于Huffman树

Huffman树(哈夫曼树)可以解决下述问题:

  • 一颗\(n\)个叶节点的\(k\)叉树,第\(i\)个叶节点的权值为\(w_i\),现在欲求\(\sum w_i\times l_i\)的最小值,其中\(l_i\)表示第\(i\)个叶子节点到根结点的距离。

二、具体实现

为了保证\(\sum w_i\times l_i\)最小,我们应该保证权值越大的叶节点深度越小。可以看出,这是很简单的贪心思想。

特殊地,我们可以先从二叉Huffman树开始研究。二叉Huffman树的实现过程如下:

1.构造一个小根堆,依次插入这\(n\)个节点的权值。

2.从堆内依次取出权值最小的两个节点\(w_1,w_2\),令\(ans+=w_1+w_2\)。

3.把\(w_1+w_2\)作为新的节点\(w_3\),并插入到堆中。此时\(w_3\)为\(w_1,w_2\)的父亲节点。

4.重复上述操作,直到堆的大小等于1。

Huffman树并没有真正的建立一棵树,只是在操作的时候形成一棵树的结构。

下图是二叉Huffman树的具体执行过程:最终ans=33。

for(int i=1;i<n;i++){//n个数,操作(n-1)次
int x=q.top();q.pop();
int y=q.top();q.pop();
q.push(x+y);
ans+=x+y;
}

例1:P1090 合并果子

分析:

因为多多每次合并消耗的体力等于要合并的两堆果子的重量之和,所以最终消耗的体力就是每堆果子的重量\(\times\)合并的次数。这正符合Huffman树能解决的问题类型。

代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q;//小根堆
int a[10010],ans;
int main()
{
int n;
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++){
scanf("%d",&a[i]);
q.push(a[i]);
}
while(n!=1){//重复操作直到只剩下一个节点
int x=q.top();q.pop();
int y=q.top();q.pop();
q.push(x+y);
ans+=x+y;
n--;
}
printf("%d",ans);
return 0;
}

现在我们由二叉延伸到k叉Huffman树。此时将每次取出的2个数改为k个数。这时存在一个问题,在最后一次取值时,剩余的节点可能不足以取出k个。显然这样不是最优解,当我们任取Huffman树中一个深度最大的节点,并改为树根的子节点,此时\(\sum w_i \times l_i\)就会更小。

因此只有我们补加一些额外的空节点,并将这些空节点放置在最底层时才能保证贪心算法的正确性。

当\((n-1)mod(k-1)\neq 0\)时,我们还需要补充\((k-1)-(n-1)mod(k-1)\)个节点保证等式\((n-1)mod(k-1)=0\)成立。

例2:P2168 [NOI2015]荷马史诗

分析:

这道题构造的编码方式其实就是Huffman编码,我们把单词出现的次数作为Huffman树的叶节点的权值,然后求出k叉Huffman树即可。

代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
struct node{
ll h,w;
bool operator <(const node &other)const{
return (w!=other.w)? w>other.w:h>other.h;
}
};
priority_queue<node> q;
int n,k,sum;
ll t,ans;
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&k);
for(int i=1;i<=n;i++){
scanf("%lld",&t);
q.push((node){1,t});
}
if((n-1)%(k-1)) sum=(k-1)-(n-1)%(k-1);
for(int i=1;i<=sum;i++) q.push((node){1,0});
sum+=n;
while(sum!=1){
ll partw=0,maxh=0;
for(int i=1;i<=k;i++){
node now=q.top();q.pop();
partw+=now.w;
maxh=max(maxh,now.h);
}
ans+=partw;
q.push((node){maxh+1,partw});
sum-=(k-1);
}
printf("%lld\n%lld",ans,q.top().h-1);
return 0;
}

[算法]Huffman树(哈夫曼树)的更多相关文章

  1. Huffman Tree (哈夫曼树学习)

    WPL 和哈夫曼树 哈夫曼树,又称最优二叉树,是一棵带权值路径长度(WPL,Weighted Path Length of Tree)最短的树,权值较大的节点离根更近. 首先介绍一下什么是 WPL,其 ...

  2. 树-哈夫曼树(Huffman Tree)

    概述 哈夫曼树:树的带权路径长度达到最小. 构造规则 1. 将w1.w2.-,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点): 2. 在森林中选出根结点的权值最小的两棵树进行合并,作为一棵新树的左. ...

  3. 【算法】赫夫曼树(Huffman)的构建和应用(编码、译码)

    参考资料 <算法(java)>                           — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne <数据结构>       ...

  4. [C++]哈夫曼树(最优满二叉树) / 哈夫曼编码(贪心算法)

    一 哈夫曼树 1.1 基本概念 算法思想 贪心算法(以局部最优,谋求全局最优) 适用范围 1 [(约束)可行]:它必须满足问题的约束 2 [局部最优]它是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择 3 [ ...

  5. 经典树与图论(最小生成树、哈夫曼树、最短路径问题---Dijkstra算法)

    参考网址: https://www.jianshu.com/p/cb5af6b5096d 算法导论--最小生成树 最小生成树:在连通网的所有生成树中,所有边的代价和最小的生成树,称为最小生成树. im ...

  6. 哈夫曼树(三)之 Java详解

    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:htt ...

  7. 哈夫曼树(二)之 C++详解

    上一章介绍了哈夫曼树的基本概念,并通过C语言实现了哈夫曼树.本章是哈夫曼树的C++实现. 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 ...

  8. 哈夫曼树(一)之 C语言详解

    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 ...

  9. 哈夫曼树——c++

    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. 这个定 ...

随机推荐

  1. Quantitative Proteomics of Enriched Esophageal and Gut Tissues from the Human Blood Fluke Schistosoma mansoni Pinpoints Secreted Proteins for Vaccine Development (解读人:张聪敏)

    文献名:Quantitative Proteomics of Enriched Esophageal and Gut Tissues from the Human Blood Fluke Schist ...

  2. jenkins-gitlab-harbor-ceph基于Kubernetes的CI/CD运用(二)

    一张网图 因为我们使用了Docker in Docker技术,就是把jenkins部署在k8s里.jenkins master会动态创建slave pod,使用slave pod运行代码克隆,项目构建 ...

  3. idea的ktorm框架代码生成器插件

    *:first-child { margin-top: 0 !important; } .markdown-body>*:last-child { margin-bottom: 0 !impor ...

  4. 类与对象 CG作业1. 复数类Comple 。

    问题描述]一个完整的复数由实数部分和序数部分构成,请定义一个复数类,含有两个私有属性realPart和imagPart分别表示复数的实部和虚部,三个成员函数:initComplex实现复数成员变量的初 ...

  5. java接口自动化(二) - 接口测试的用例设计

    1.简介 在这篇文章里,我们来学习一下接口测试用例设计,主要是来学习一些用例设计要点.其实说白了,接口用例设计和功能用例设计差不多,照猫画虎即可.不要把它想象的多么高大上,多么的难,其实一样,以前怎么 ...

  6. matplotlib命令与格式:参数配置文件与参数配置

    转自 https://my.oschina.net/swuly302/blog/94805 自定义matplotlib Created Saturday 08 December 2012 5.1 ma ...

  7. 给Linux命令设置别名的几个步骤

    1.查看系统中的别名 alias 2.临时更改别名 alias rm='command not found.' 3.永久更改别名 vim /etc/profile ---> 最后一行添加 ali ...

  8. Jmeter接口测试之参数化(十)

    在接口测试中,某些时候一些场景会使用到参数化的场景,参数化简单的说就是同一个请求需要不同的数据,比如在性能测试中需要并发多个用户的场景,这样的目的是为了模拟真实的用户场景,需要模拟不同的账号,这里就需 ...

  9. React Hooks Typescript 开发的一款 H5 移动端 组件库

    CP design 使用 React hooks Typescript 开发的一个 H5 移动端 组件库 English | 简体中文 badge button icon CP Design Mobi ...

  10. jmeter实现接口关联的两种方式:正则表达式提取器和json提取器看这篇就够了

    一.前言在开展接口测试或者是接口面试的过程中,我们会发现很多接口需要依赖前面的接口,需要我们动态从前面的接口返回中提取数据,也就是我们通常说的关联. 关联通俗来讲就是把上一次请求的返回内容中的部分截取 ...