贪心算法-Huffman编码

1. 如何理解 "贪心算法" 假设我们有一个可以容纳 100 Kg 物品的背包,可以装各种物品.我们有以下 5 种豆子,每种豆子的总量和总价值都各不相同.怎样装才能让背包里豆子的总价值最大呢? 这个问题其实很简单,我们只需要计算出每种豆子的单价,然后按照单价从高到低依次来装就好了.单价从高到低排列为:黑豆.绿豆.红豆.青豆和黄豆,因此我们往背包里装 20 Kg 黑豆.30 Kg 绿豆和 50 Kg 红豆. 实质上,这就是贪心算法的思想,用贪心算法解决问题的步骤一般是这样的. 第一步,当

霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法.在计算机数据处理中,霍夫曼编码使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均长度.期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的.例如,在英文中,e的出现机率最高,而z的出现概率则最低.当利用霍夫曼编码对一篇英文进行压缩时,e极有可能用一个比特来表示,而z则可能花去25个比特(不是26).用普通的表示方法时,每个

问题表述:设有n个活动的集合E = {1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源.每个活i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si < fi .如果选择了活动i,则它在半开时间区间[si, fi)内占用资源.若区间[si, fi)与区间[sj, fj)不相交,则称活动i与活动j是相容的.也就是说,当si >= fj或sj >= fi时,活动i与活动j相容. 由于输入的活动以其完成时间的非减序排列,所以算法

学习Huffman编码最大的收获是学会了STL中优先队列的使用以及在使用的时候要注意的问题:在使用自定义数据类型的时候,优先队列要重载自己的比较操作符. 关于Huffman树怎么讲解请看算法导论讲解,原理真的很简单,不过要写出完整的代码难点就在于优先队列的使用.不废话了啊,再次强调,想把原理弄清楚,请看算法导论,树上的讲解比网上什么垃圾讲解不知道清晰多少,一看就懂.-----------------终于可以上代码了. //在优先级队列中存入指针类型的节点 #include<iostream>

题意:有N个数,每次选2个数合并为1个数,操作的开销就是这个新的数.直到只剩下1个数,问最小总开销. 解法:合并的操作可以转化为二叉树上的操作[建模],每次选两棵根树合并成一棵新树,新树的根权值等于两棵合并前树的根权值和(也与Huffman编码的建立过程类似,选权值最小的两棵树). 这样总开销就是除了叶子结点的权值和  => 每个叶子结点的权值*层数(根节点层数为0)之和  => WPL(树的所有叶子节点的带权路径长度之和,即该节点到根节点路径长度与节点上权的乘积之和). 而Huffman树就

本文在写作过程中参考了大量资料,不能一一列举,还请见谅.贪心算法的定义:贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,只做出在某种意义上的局部最优解.贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关.解题的一般步骤是:1.建立数学模型来描述问题:2.把求解的问题分成若干个子问题:3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解:4.把子问题的局部最优

哈夫曼编码是利用贪心算法进行文本压缩的算法,其算法思想是首先统计文件中各字符出现的次数,保存到数组中,然后将各字符按照次数升序排序,挑选次数最小的两个元素进行连结形成子树,子树的次数等于两节点的次数之和,接着把两个元素从数组删除,将子树放入数组,重新排序,重复以上步骤.为了解压,在压缩时首先往文件中填入huffman编码的映射表的长度,该表的序列化字符串,编码字符串分组后最后一组的长度(编码后字符串长度模上分组长度),最后再填充编码后的字符串.本算法中以一个字节,8位作为分组长度,将编码后二进制

哈夫曼编码应该算数据结构"树"这一章最重要的一个问题了,当时大一下学期学的时候没弄懂,一年后现在算是明白了. 首先,讲讲思路. 正好这学期在学算法,这里面就用到了贪心算法,刚好练练手. 整个问题有几个关键点: 1,首先是要思考怎么样存下从txt中读取的一个所有字符中每种字符出现的次数,首先想到的应该是结构体数组,再仔细想想不对呀,时间复杂度太高了,每次判断一个字符都对知道它属于结构体数组中的哪一个,那要是txt中有很多字符,那光这个就得花好多时间.然后想想,如果读取的字符如果只有那25

本文在写作过程中参考了大量资料,不能一一列举,还请见谅. 贪心算法的定义: 贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,只做出在某种意义上的局部最优解.贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关. 解题的一般步骤是: 1.建立数学模型来描述问题: 2.把求解的问题分成若干个子问题: 3.对每一子问题求解,得到子问题的局部最优解: 4.把子