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,

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

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

哈夫曼树介绍 哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树.所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数).树的带权路径长度记为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,相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n).可以证明哈夫曼树的WPL是最小的.     利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率

哈夫曼编码应该算数据结构"树"这一章最重要的一个问题了,当时大一下学期学的时候没弄懂,一年后现在算是明白了. 首先,讲讲思路. 正好这学期在学算法,这里面就用到了贪心算法,刚好练练手. 整个问题有几个关键点: 1,首先是要思考怎么样存下从txt中读取的一个所有字符中每种字符出现的次数,首先想到的应该是结构体数组,再仔细想想不对呀,时间复杂度太高了,每次判断一个字符都对知道它属于结构体数组中的哪一个,那要是txt中有很多字符,那光这个就得花好多时间.然后想想,如果读取的字符如果只有那25

这是我们的课程中布置的作业.找一些资料将作业完毕,顺便将其写到博客,以后看起来也方便. 原理介绍 什么是Huffman压缩 Huffman( 哈夫曼 ) 算法在上世纪五十年代初提出来了,它是一种无损压缩方法,在压缩过程中不会丢失信息熵.并且能够证明 Huffman 算法在无损压缩算法中是最优的. Huffman 原理简单,实现起来也不困难,在如今的主流压缩软件得到了广泛的应用. 相应用程序.重要资料等绝对不同意信息丢失的压缩场合, Huffman 算法是非常好的选择. 怎么实现Huffman压缩

Huffman树是一种在编码技术方面得到广泛应用的二叉树,它也是一种最优二叉树. 一.霍夫曼树的基本概念 1.结点的路径和结点的路径长度:结点间的路径是指从一个结点到另一个结点所经历的结点和分支序列.结点的路径长度是指从根结点到该结点间的路径上的分支数目. 2.结点的权和结点的带权路径长度:结点的权是指结点被赋予一个具有某种实际意义的数值.结点的带权路径长度是该结点的路径长度与结点的权值的乘积. 3.树的长度和树的带权路径长度:树的长度就是从根结点到每一结点的路径长度之和.树的带权路径长度就是所

#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

//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

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

构造Huffman 题目 在作业本上分别针对权值集合W=(6,5,3,4,60,18,77)和W=(7,2,4,5,8)构造哈夫曼树,提交构造过程的照片 错误回答 错误原因:遵循左边小于根右边大于根的原则 正确回答 HuffmanTree的实现 题目 1.采用静态三叉链表Triment(已经完整实现)储存HuffmanTree 2.理解HuffmanTree的构造过程,不中代码完成decode() 3.在HuffmanTreeTest中补充代码完成上个练习中的内容 4.提交补充代码和运行结果截图

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

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

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

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

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

堆: 堆是STL中priority_queue的最高效的实现方式(关于priority_queue的用法:http://www.cnblogs.com/flyoung2008/articles/2136485.html). 主要分为大根堆和小根堆. 是一棵完全二叉树. 堆的一次插入删除调整的时间复杂度都是logn. Huffman树: 又称最优二叉树(带权路径中),带权路径长度最小的二叉树应是权值大的外节点离根结点最近的扩充二叉树(权值都在叶节点的二叉树)就是Huffman树. 算法: 将权值对

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{

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

题意:给你n个数的集合,每次选两个删除,把它们的和放回集合,直到集合的数只剩下一个,每次操作的开销是那两个数的和,求最小开销. Huffman编码.Huffman编码对于着一颗二叉树,这里的数对应着单词出现的频度,每次合并深度最大的结点,选频度最小的两个. 用两个队列类似归并排序,合并一下. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int q1[maxn]; int q2[maxn]; #define GetMin(x)\ if(head1