判断题 1.Given a Huffman tree for N (≥2) characters, all with different weights. The weight of any non-leaf node must be no less than the weight of any node on the next lower level.      T      F 哈夫曼树的根节点的权重为左右子节点的权重之和. 2.Let C be an alphabet in which e

抱歉因为NOIP集训,好长时间没再写题解了. NOI 2015也就只有这道题一看就能懂了-- 4198: [Noi2015]荷马史诗 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 922  Solved: 473[Submit][Status][Discuss] Description 追逐影子的人,自己就是影子. --荷马 Allison 最近迷上了文学.她喜欢在一个慵懒的午后,细细地品上一杯卡布奇诺,静静地阅读她爱不释手的<荷马史诗>.但是

参照书上写的Huffman树的代码 结构用的是线性存储的结构 不是二叉链表 里面要用到查找最小和第二小 理论上锦标赛法比较好 但是实现好麻烦啊 考虑到数据量不是很大 就直接用比较笨的先找最小 去掉最小再找第二小的方法了. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> typedef struct{ unsigned int weight; unsigned int parent, lchild, r

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4289610.html 哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长最短的树.树的路径长度是从树根到每一个叶子之间的路径长度之和.节点的带树路径长度为从该节点到树根之间的路径长度与该节点权(比如字符在

好久没写代码了,这个是一个朋友问的要C实现,由于不会C,就用JAVA写了个简单的.注释掉的代码属性按照原来朋友发的题里带的参数,发现没什么用就给注释掉了. package other; import java.util.HashMap; public class Huffman { public static Bean huffmanBean = new Bean(); public static HuffCode huff=new HuffCode(); public static void

上个学期做的课程设计,关于Huffman树的编码译码. 要求: 输入Huffman树各个叶结点的字符和权值,建立Huffman树并执行编码操作 输入一行仅由01组成的电文字符串,根据建立的Huffman树进行译码操作,程序最后输出译码后的结果 Huffman.h定义了树的结点信息,各种操作.GCC编译通过. #ifndef HUFFMAN_H_INCLUDED #define HUFFMAN_H_INCLUDED #include <iostream> #include <stdlib.

在一般的数据结构的书中,树的那章后面,著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN) 树和哈夫曼编码.哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用.哈夫曼编码应用广泛,如 JPEG中就应用了哈夫曼编码. 首先介绍什么是哈夫曼树.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) ,

哈夫曼树又称为最优二叉树,哈夫曼树的一个最主要的应用就是哈夫曼编码,本文通过简单的问题举例阐释哈夫曼编码的由来,并用哈夫曼树的方法构造哈夫曼编码,最终解决问题来更好的认识哈夫曼树的应用--哈夫曼编码. 一.引子 在学习中我们经常遇到将各科成绩改为优秀.良好.中等.及格和不及格.那么根据分级原理,代码表示为: ) b = "不及格“; ) b = "及格"; ) b = "中等"; ) b = "良好"; ) b = "优秀&q

题意:如果要切断一个长度为a的木条需要花费代价a, 问要切出要求的n个木条所需的最小代价. 思路:模拟huffman树,每次选取最小的两个数加入结果,再将这两个数的和加入队列. 注意priority_queue的用法,原型: priority_queue<Type> q; priority_queue<Type,deque<Type>,Comp> q; 其中Type是类型,Comp是比较结构体,比较函数是它的括号重载,比如对int型从小到大排序的Comp结构体如下: s

OK,昨天我们对huffman数的基本知识,以及huffman树的创建做了一些简介,http://www.cnblogs.com/Frank-C/p/5017430.html 今天接着聊: huffman树创建完成之后,我们如何去得到huffman编码呢? 图12.4_1 huffman树形结构 图12.4_2  huffman存储结构(数组) 首先,以上面的树为例,我们必须明白几个要点: 1:从什么地方开始访问这颗树:根节点 , index 2n-1 = 15 2:访问的规则:向左为0  向右

最近在翻炒一些关于树的知识,发现一个比较有意思的二叉树,huffman树,对应到离散数学中的一种名为最优二叉树的路径结构,而Huffman的主要作用,最终可以归结到一种名为huffman编码的编码方式,使用huffman编码方式,我们可以以平均长度最短的码字来记录一串信息,且每个信息分子的编码唯一,独立.从而最终合成编码所对应的信息唯一,无歧义. huffman树的创建时基于每个信息分子都拥有其权重,权重越大,越靠近树根,即路径越短, 下面我们我们来以一个huffman树的例子为例:简单引入一下

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

自己写的Huffman树生成与Huffman编码实现 (实现了核心功能 ,打出了每个字符的huffman编码 其他的懒得实现了,有兴趣的朋友可以自己在我的基础增加功能 ) /* 原创文章 转载请附上原链接: https://www.cnblogs.com/jiujue/p/10325699.html  */ ### 硬核警告 递归 玩的可以在往下看 核心是递归实现 ￥_￥ 上图: 上代码:(思路:通过递归将父亲的Huffman编码传给给孩子 孩子以此为基础进行在编码 ) 1.头文件:(myHuf

注:本文原创,转载请注明出处,本人保留对未注明出处行为的责任追究. 1.Huffman树是什么 Huffman树也称为哈夫曼编码,是一种编码方式,常用于协议的制定,以节省传输空间. A - F字母,出现的频率分别为: A:5,B: 24, C:7,D:17,E:34,F:5,G:13 对比: 1)使用常规协议 如果我们将这些字母无论大小进行编码,一共是7个字母,因此协议规定用三位二进制数表示,传输完这105个字符,共需要105*3 = 315位. 2)使用Huffman树 如果我们按照Huffm

一.哈夫曼(Huffman)树和哈夫曼编码 1.哈夫曼树(Huffman)又称最优二叉树,是一类带权路径长度最短的树, 常用于信息检测. 定义: 结点间的路径长度:树中一个结点到另一个结点之间分支数目称为这对结点之间的路径长度. 树的路径长度:树的根结点到树中每一结点的路径长度之和. 带权路径长度:从根结点到某结点的路径长度与该结点上权的乘积. 树的带权路径长度:树中所有叶子结点的带权路径长度之和记为WPL. 例如: 对图(a): WPL =9×2+5×2+2×2+3×2=38 对图(b): W

6.5 Huffman 树 Huffman 树又称最优树,可以用来构造最优编码,用于信息传输.数据压缩等方面,是一类有着广泛应用的二叉树. 6.5.1 二叉编码树 在计算机系统中,符号数据在处理之前首先需要对符号进行二进制编码.例如,在计算机中使用的英文字符的 ASCII 编码就是 8 位二进制编码,由于 ASCII 码使用固定长度的二进制位表示字符,因此 ASCII 码是一种定长编码.为了缩短数据编码长度,可以采用不定长编码.其基本思想是:给使用频度较高的字符编较短的编码,这是数据压缩技术的最

带权路径最小的二叉树称为最优二叉树或Huffman(哈夫曼树). Huffman树的构造 将节点的权值存入数组中,由数组开始构造Huffman树.初始化指针数组,指针指向含有权值的孤立节点. b = malloc(n*sizeof(BTreeNode)); for (i = 0; i < n; i++) { b[i] = malloc(sizeof(BTreeNode)); b[i]->data = a[i]; b[i]->left = NULL; b[i]->right = NU

#130. [NOI2015]荷马史诗 统计 描述 提交 自定义测试 追逐影子的人,自己就是影子. ——荷马 Allison 最近迷上了文学.她喜欢在一个慵懒的午后,细细地品上一杯卡布奇诺,静静地阅读她爱不释手的<荷马史诗>.但是由<奥德赛>和<伊利亚特>组成的鸿篇巨制<荷马史诗>实在是太长了,Allison 想通过一种编码方式使得它变得短一些. 一部<荷马史诗>中有 nn 种不同的单词,从 11 到 nn 进行编号.其中第 ii 种单词出现的总

结点定义: /* * Huffman树结点定义 */ struct Node { ElementType weight; // 结点的权值 struct Node *leftChild; // 结点的左指针 struct Node *rightChild; // 结点的右指针 }; 根据给定权值数组,构建一个Huffman树: /* * 输出内存申请失败的消息 */ void showFailureMessage() { printf("Memory allocate failure!\n&qu

[BZOJ4198][NOI2015]荷马史诗(贪心,Huffman树) 题面 BZOJ 洛谷 题解 合并果子都是不知道多久以前做过的了.现在才知道原来本质就是一棵哈夫曼树啊. 这题我们仔细研究一下题目的意思. 就是让你构造一个\(K\)叉树,所有的权值都放在叶子节点上,求权值乘深度和的最小值. 如果\(K=2\),我们发现这就是合并果子. \(K>2\),那么不过就是合并果子加强版,把原来每次选择最小的两个换成选择最小的\(K\)个就好了. 因为可能在最后一次选的时候选不满,所以提前补一些\(

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