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算法中-哈夫曼树(树的带权路径长度(wpl))
2026-11-05 07:00:26
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这里写目录标题
- 哈夫曼树
- 基本介绍
- 赫夫曼树几个重要概念
- 权值
- 路径长度
- 带权路径长度
- wpl
- 根据频率构建赫夫曼树的步骤如下/分析过程:
- 代码实现
- 运行���果
哈夫曼树
基本介绍
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哈夫曼树是一种带权路径长度最短的树,也称为最优二叉树。它是由美国数学家哈夫曼(David A. Huffman)于1952年提出的,在数据压缩、编码和密码学等领域得到了广泛应用。
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哈夫曼树的构造过程是将一组权值作为叶子节点,通过不断合并两个权值最小的节点生成新的父节点,直到最终只剩下一个根节点为止。合并的过程中,新的父节点的权值等于其左右子节点权值之和。构造完成后,从根节点到每个叶子节点的路径都对应着该叶子节点的编码,路径上左转表示编码0,右转表示编码1。
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通过哈夫曼树的编码方式,可以实现对文本等数据的高效压缩和解压缩,同时保证信息的完整性和准确性。
赫夫曼树几个重要概念
在理解赫夫曼树时,有几个重要概念需要掌握:
权值
- 权值(Weight):指的是赫夫曼树中每个节点所携带的权重,通常表示节点代表的字符在文本中出现的频率或者其他权重信息。
路径长度
- 路径长度(Path Length):指的是从根节点到某个节点之间所经过的边的数量。对于赫夫曼树而言,通常使用节点的权值乘以路径长度来衡量节点的贡献。
带权路径长度
- 带权路径长度(Weighted Path Length):指的是某个节点的路径长度与其权值的乘积,用来衡量整棵赫夫曼树的压缩效率。带权路径长度越小,则压缩效率越高。
wpl
- WPL 最小的就是赫夫曼树4) WPL 最小的就是赫夫曼树
根据频率构建赫夫曼树的步骤如下/分析过程:
举例说明:
假设有如下字符集合及其频率:
字符:A B C D E F
频率:5 9 12 13 16 45
将所有节点按照频率从小到大排序。5 9 12 13 16 45
- 选取频率最小的两个节点(A和B),合并生成新节点AB,其权值为5+9=14。
- 将节点AB插入到节点集合中,并重新按照权值排序。
- 重复以上步骤,直至所有节点合并为一棵赫夫曼树。
- 最终得到的赫夫曼树如下所示:
在这棵赫夫曼树中,各节点的权值即为其代表的字符在文本中的频率,通过路径上的编码可以实现对字符的编码和解码,从而实现数据的高效压缩和解压缩。
代码实现
package com.atguigus.huffmantree;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;public class HuffmanTree { public static void main(String[] args) { int arr[] = {13,7,8,3,29,6,1}; Node node = createHuffmanTree(arr); //前序排序 node.preOrder(); } public static void preOrder(Node root){ if (root != null) { root.preOrder(); }else { System.out.println("树是空树"); } } public static Node createHuffmanTree(int[] arr){ //把数组中的每一个元素都存放到ArrayList中 ArrayList nodes = new ArrayList(); for (int value : arr) { nodes.add(new Node(value)); } //处理的是一个循环的过程 while (nodes.size() > 1) { //排序从小到大 Collections.sort(nodes);// System.out.println(String.format("nodes=%s", nodes)); //取出权值最小值 Node leftNode = nodes.get(0); //取出权值第二小值 Node rightNode = nodes.get(1); //最小的两个值的和 Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value); //构建二叉树 parent.left = leftNode; parent.right = rightNode; //删除原本的值 nodes.remove(leftNode); nodes.remove(rightNode); //添加和 nodes.add(parent); } //这个时候只有一个值了 return nodes.get(0); }}class Node implements Comparable{ int value ; Node left; Node right; //写一个前序遍历 public void preOrder(){ System.out.println(this); if (this.left != null) { this.left.preOrder(); } if (this.right != null) { this.right.preOrder(); } } public Node(int value) { this.value = value; } @Override public String toString() { return "Node{" + "value=" + value + '}'; } @Override public int compareTo(Node o) { //小到大排序 return this.value - o.value; }}运行结果
E:\jdk\jdk1.8.0_161\bin\java.exe "-javaagent:D:\IDEA\IntelliJ IDEA 2022.2.1\lib\idea_rt.jar=55423:D:\IDEA\IntelliJ IDEA 2022.2.1\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\charsets.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\deploy.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\access-bridge-64.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\cldrdata.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\dnsns.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\jaccess.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\jfxrt.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\localedata.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\nashorn.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\sunec.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\sunjce_provider.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\sunmscapi.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\sunpkcs11.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\ext\zipfs.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\javaws.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\jce.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\jfr.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\jfxswt.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\jsse.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\management-agent.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\plugin.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\resources.jar;E:\jdk\jdk1.8.0_161\jre\lib\rt.jar;D:\课程\java课程\guiGu_suanFa\out\production\guiGu_suanFa com.atguigus.huffmantree.HuffmanTreeNode{value=67}Node{value=29}Node{value=38}Node{value=15}Node{value=7}Node{value=8}Node{value=23}Node{value=10}Node{value=4}Node{value=1}Node{value=3}Node{value=6}Node{value=13}Process finished with exit code 0
- WPL 最小的就是赫夫曼树4) WPL 最小的就是赫夫曼树
- 带权路径长度(Weighted Path Length):指的是某个节点的路径长度与其权值的乘积,用来衡量整棵赫夫曼树的压缩效率。带权路径长度越小,则压缩效率越高。
- 路径长度(Path Length):指的是从根节点到某个节点之间所经过的边的数量。对于赫夫曼树而言,通常使用节点的权值乘以路径长度来衡量节点的贡献。
- 权值(Weight):指的是赫夫曼树中每个节点所携带的权重,通常表示节点代表的字符在文本中出现的频率或者其他权重信息。
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