算法的设计与剖析第4章节.ppt

?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”。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 4.4 哈夫曼编码 编码的前缀性质可以使译码方法非常简单。 表示最优前缀码的二叉树总是一棵正则二叉树，即树中任一结点都有2个儿子结点。 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给定编码字符集C的最优前缀码。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 给出现频率高的字符较短的编码，出现频率较低的字符以较长的编码，可以大大缩短总码长。 平均码长达到最小 贪心策略体现：要使平均编码长度最短，那么直观上使频率最大的字符对应的编码方案最短。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 4.4 哈夫曼编码 2、构造哈夫曼编码 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。 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。 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。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. * 定长编码树 变长编码树 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 其构造步骤如下： (1)假设编码字符集中每一字符c的频率是f(c)。 (2)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。 (3)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。 (4)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。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 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。 正则二叉树：只有度为0或者2的节点； Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 4.4 哈夫曼编码 时间复杂度： 算法huffmanTree用最小堆实现优先队列Q。初始化优先队列需要O(n)计算时间，由于最小堆的removeMin和put运算均需O(logn)时间，n－1次的合并总共需要O(nlogn)计算时间。因此，关于n个字符的哈夫曼算法的计算时间为O(nlogn) 。 * Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 4.5 单源最短路径 给定带权有向图G =(V,E)，其中每条边的权是非负实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。现在要计算从源到