0023算法笔记——【贪心算法】哈夫曼编码问题分析.docx

0023算法笔记——【贪心算法】哈夫曼编码问题???1、问题描述? ? ??哈夫曼编码是广泛地用于数据文件压缩的十分有效的编码方法。其压缩率通常在20%～90%之间。哈夫曼编码算法用字符在文件中出现的频率表来建立一个用0，1串表示各字符的最优表示方式。一个包含100,000个字符的文件，各字符出现频率不同，如下表所示。? ? 有多种方式表示文件中的信息，若用0,1码表示字符的方法，即每个字符用唯一的一个0,1串表示。若采用定长编码表示，则需要3位表示一个字符，整个文件编码需要300,000位；若采用变长编码表示，给频率高的字符较短的编码；频率低的字符较长的编码，达到整体编码减少的目的，则整个文件编码需要（45×1+13×3+12×3+16×3+9×4+5×4）×1000=224,000位，由此可见，变长码比定长码方案好，总码长减小约25%。? ? ?前缀码：对每一个字符规定一个0,1串作为其代码，并要求任一字符的代码都不是其他字符代码的前缀。这种编码称为前缀码。编码的前缀性质可以使译码方法非常简单；例如001011101可以唯一的分解为0,0,101,1101，因而其译码为aabe。? ? ?译码过程需要方便的取出编码的前缀，因此需要表示前缀码的合适的数据结构。为此，可以用二叉树作为前缀码的数据结构：树叶表示给定字符；从树根到树叶的路径当作该字符的前缀码；代码中每一位的0或1分别作为指示某节点到左儿子或右儿子的“路标”。? ? ?从上图可以看出，表示最优前缀码的二叉树总是一棵完全二叉树，即树中任意节点都有2个儿子。图a表示定长编码方案不是最优的，其编码的二叉树不是一棵完全二叉树。在一般情况下，若C是编码字符集，表示其最优前缀码的二叉树中恰有|C|个叶子。每个叶子对应于字符集中的一个字符，该二叉树有|C|-1个内部节点。? ? ?给定编码字符集C及频率分布f,即C中任一字符c以频率f(c)在数据文件中出现。C的一个前缀码编码方案对应于一棵二叉树T。字符c在树T中的深度记为dT(c)。dT(c)也是字符c的前缀码长。则平均码长定义为：使平均码长达到最小的前缀码编码方案称为C的最优前缀码。? ? ?? ???2、构造哈弗曼编码? ? ?哈夫曼提出构造最优前缀码的贪心算法，由此产生的编码方案称为哈夫曼编码。其构造步骤如下：? ? ?(1)哈夫曼算法以自底向上的方式构造表示最优前缀码的二叉树T。? ? ?(2)算法以|C|个叶结点开始，执行|C|－1次的“合并”运算后产生最终所要求的树T。? ? ?(3)假设编码字符集中每一字符c的频率是f(c)。以f为键值的优先队列Q用在贪心选择时有效地确定算法当前要合并的2棵具有最小频率的树。一旦2棵具有最小频率的树合并后，产生一棵新的树，其频率为合并的2棵树的频率之和，并将新树插入优先队列Q。经过n－1次的合并后，优先队列中只剩下一棵树，即所要求的树T。? ? ? 构造过程如图所示：? ? ?具体代码实现如下：? ? ?(1)4d4.cpp，程序主文件[cpp]?view plain?copy//4d4?贪心算法?哈夫曼算法??#include?stdafx.h??#include?BinaryTree.h??#include?MinHeap.h??#include?iostream???using?namespace?std;?????const?int?N?=?6;????templateclass?Type?class?Huffman;????templateclass?Type???BinaryTreeint?HuffmanTree(Type?f[],int?n);????templateclass?Type???class?Huffman??{??????friend?BinaryTreeint?HuffmanTree(Type[],int);??????public:??????????operator?Type()?const???????????{??????????????return?weight;??????????}??????//private:??????????BinaryTreeint?tree;??????????Type?weight;??};????int?main()??{??????char?c[]?=?{0,a,b,c,d,e,f};??????int?f[]?=?{0,45,13,12,16,9,5};//下标从1开始??????BinaryTreeint?t?=?HuffmanTree(f,N);????????cout各字符出现的对应频率分别为：endl;??????for(int?i=1;?i=N;?i++)??????{??????????co