现在有n堆果子,第i堆有ai个果子.现在要把这些果子合并成一堆,每次合并的代价是两堆果子的总果子数.求合并所有果子的最小代价. Input 第一行包含一个整数T(T<=50),表示数据组数. 每组数据第一行包含一个整数n(2<=n<=1000),表示果子的堆数. 第二行包含n个正整数ai(ai<=100),表示每堆果子的果子数. Output 每组数据仅一行,表示最小合并代价. #include <iostream> #include <queue> #in

哈夫曼树 哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树) 问题:什么是哈夫曼树? 例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80-89分: B,70-79分: C,60-69分: D,<60分: E. if (a < 60){ b = 'E'; } else if (a < 70) { b = ‘D’; } else if (a<80) { b = ‘C’; } else if (a<90){ b = ‘B’; } else { b = ‘A’; } 判别树:用于描述分类

前言 哈夫曼编码(Huffman coding)是一种可变长的前缀码.哈夫曼编码使用的算法是David A. Huffman还是在MIT的学生时提出的,并且在1952年发表了名为<A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes>的文章.编码这种编码的过程叫做哈夫曼编码,它是一种普遍的熵编码技术,包括用于无损数据压缩领域.由于哈夫曼编码的运用广泛,本文将简要介绍: 哈夫曼编码的编码(不包含解码)原理 代码(java)实现过程 一

哈夫曼树 给定n个权值作为n的叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近. 哈夫曼编码(Huffman Coding) 又称霍夫曼编码,是一种编码方式,哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种.Huffman于1952年提出一种编码方法,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编

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

(笔记图片截图自课程Image and video processing: From Mars to Hollywood with a stop at the hospital的教学视频,使用时请注意版权要求.) JPEG用哈夫曼编码(Huffman Encoder)作为其符号编码.哈弗曼编码是压缩算法中的经典,它理论上可以将数据编成平均长度最小的无前缀码(Prefix-Free Code). 为什么要进行编码? 关于Lena:莱娜图(Lenna)是指刊于1972年11月号<花花公子>(Pla

哈夫曼编码与哈夫曼算法 哈弗曼编码的目的是,如何用更短的bit来编码数据. 通过变长编码压缩编码长度.我们知道普通的编码都是定长的,比如常用的ASCII编码,每个字符都是8个bit.但在很多情况下,数据文件中的字符出现的概率是不均匀的,比如在一篇英语文章中,字母“E”出现的频率最高,“Z”最低,这时我们可以使用不定长的bit编码,频率高的字母用比较短的编码表示,频率低的字母用长的编码表示. 但这就要求编码要符合“前缀编码”的要求,即较短的编码不能是任何较长的编码的前缀,这样解析的时候才不会混淆.

20172332 2017-2018-2 <程序设计与数据结构>Java哈夫曼编码实验--哈夫曼树的建立,编码与解码 哈夫曼树 1.路径和路径长度 在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1. 2.结点的权及带权路径长度 若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为该结点的权.结点的带权路径长度为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积. 3.树的带权

Problem D: (ds:树)合并果子 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MB Submit: 80  Solved: 4 [Submit][Status][Web Board] Description 在一个果园,多多已经将所有的果子都打了下来,而且按照果子的不同种类分成了不同的堆,多多决定将所有的果子合成一堆. 每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起,消耗的体力等于两堆果子的重量之和.可以看出,经过n-1次合并之后,就剩下一堆了.多多在合并果子时总

这个问题原始是用来实现一个可变长度的编码问题,但可以总结成这样一个问题,假设我们有很多的叶子节点,每个节点都有一个权值w(可以是任何有意义的数值,比如它出现的概率),我们要用这些叶子节点构造一棵树,那么每个叶子节点就有一个深度d,我们的目标是使得所有叶子节点的权值与深度的乘积之和$$\Sigma w{i}d{i}$$最小. 很自然的一个想法就是,对于权值大的叶子节点我们让它的深度小些(更加靠近根节点),权值小的让它的深度相对大些,这样的话我们自然就会想着每次取当前权值最小的两个节点将它们组合出一

哈夫曼树处理这样的一种问题: 给出一棵n个叶子的k叉树,每个叶子有一个权值wi,要求最小化∑wi*di di表示,第i个叶子节点到根节点的距离.(一般是边数) 处理方法比较固定. 贪心的思路:我们让权值较大的叶子节点 的深度越小越好. 建立一个小根堆. 1.插入n个叶子的权值. 2.每次取出最小的k个,ans+=这些权值和. 3.合并出一个父亲节点,权值就是这k个点的权值和.(通常这一步不用真正实现,只是助于理解) 4.把这个新的父亲节点权值放进小根堆里面. 5.重复2~4操作,直到堆中只有一个

/* * ===================================================================================== * * Filename: haffman.c * * Description: huffman coder decoder * * Version: 1.0 * Created: * Revision: none * Compiler: gcc * * * =============================

//哈夫曼树类 public class HaffmanTree { //最大权值 ; int nodeNum ; //叶子结点个数 public HaffmanTree(int n) { this.nodeNum = n; } //构造哈夫曼树算法 public void haffman(int[] weight,HaffNode[] nodes)//权值数组,所有节点数组 { int n = this.nodeNum; //m1,m2,表示最小的两个权值,x1,x2,表示最小两个权值对应的编

今天要讲的是天才哈夫曼的哈夫曼编码,这是树形数据结构的一个典型应用. !!!敲黑板!!!哈夫曼树的构建以及编码方式将是我们的学习重点. 老方式,代码+解释,手把手教你Python完成哈夫曼编码的全过程.. 首先,我先假设你已经有了二叉树的相关知识,主要就是概念和遍历方式这些点.如果没有这些知识储备,可能理解起来会比较困难. 好了,废话不多说. 哈夫曼树原理 秉着能不写就不写的理念,关于哈夫曼树的原理及其构建,还是贴一篇博客吧. http://www.cnblogs.com/mcgrady/p/3

算法提高 合并石子 时间限制:2.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 在一条直线上有n堆石子,每堆有一定的数量,每次可以将两堆相邻的石子合并,合并后放在两堆的中间位置,合并的费用为两堆石子的总数.求把所有石子合并成一堆的最小花费. 输入格式 输入第一行包含一个整数n,表示石子的堆数. 接下来一行,包含n个整数,按顺序给出每堆石子的大小 . 输出格式 输出一个整数,表示合并的最小花费. 样例输入 5 1 2 3 4 5 样例输出 33 数据规模和约定 1<=n<=1000, 每堆石子至少1

题目:有一个字符串:cabcedeacacdeddaaaba,问题: (1)采用霍夫曼编码画出编码的过程,并写出各字符的编码 (2)根据求得的编码,求得各编码需要的总位数 (3)求出整个字符串总编码长度,并计算出字符串位数在编码前与编码后的比值 解答: (1)各字符出现频率统计如下表所示. |符号 |出现次数 |出现频率| |--|--|--| | a |7|0.35| |b|2|0.1| |c|4|0.2| |d|4|0.2| |e|3|0.15| 编码过程如下图所示: 各字符编码如下表所示:

题目:有一个字符串:cabcedeacacdeddaaaba,问题: (1)采用霍夫曼编码画出编码的过程,并写出各字符的编码 (2)根据求得的编码,求得各编码需要的总位数 (3)求出整个字符串总编码长度,并计算出字符串位数在编码前与编码后的比值 解答:(1)各字符出现频率统计如下表所示. 符号 出现次数 出现频率 a 7 0.35 b 2 0.1 c 4 0.2 d 4 0.2 e 3 0.15 编码过程如下图所示:各字符编码如下表所示: 符号 编码(码字) a 11 b 100 c 00 d

Huffman树又称最优树,是一类带权路径长度最短的树,带权路径长度为从该节点到树根之间的路径长度与节点上权值的成积. 那么如何构建一个Huffman树呢?就需要Huffman算法 1.利用给定的n个权值构成有n个二叉树的集合F,每个二叉树就只有一个带权值的根节点,其左右子树都为空. 2.选取两课根节点权值最小的树作为左右子树,且重置新的二叉树的根节点的权值为左右子树权值之和. 3.在集合F中删掉这两课子树,并将新得到的二叉树加入到F中去. 4.重复2.3操作直至F中只剩下一棵子树. 如下图:H

最近可能又是闲着没事干了,就想做点东西,想着还没用JAVA弄过数据结构,之前搞过算法,就试着写写哈夫曼压缩了. 本以为半天就能写出来,结果,踩了无数坑,花了整整两天时间!!orz...不过这次踩坑,算是又了解了不少东西,更觉得在开发中学习是最快的了. 话不多说,进入正题 首先先来讲讲哈夫曼树 哈夫曼树属于二叉树,即树的结点最多拥有2个孩子结点.若该二叉树带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根

本篇博文将介绍什么是哈夫曼树,并且如何在java语言中构建一棵哈夫曼树,怎么利用哈夫曼树实现对文件的压缩和解压.首先,先来了解下什么哈夫曼树. 一.哈夫曼树 哈夫曼树属于二叉树,即树的结点最多拥有2个孩子结点.若该二叉树带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近. (一)树的相关概念 1.路径和路径长度 在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目

版权声明:本文出自汪磊的博客,未经作者允许禁止转载. 近期忙着新版本的开发,此外正在回顾C语言,大部分时间没放在数据结构与算法的整理上,所以更新有点慢了,不过既然写了就肯定尽力将这部分完全整理好分享出来. 言归正传,开启本篇的正文. 一.什么是赫夫曼树 给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近. 以上来自百度百科,相信完全不了解的同学看