哈夫曼树的编码可视化演示

根据一段字符串中字符的个数 作为该字符的权值生成哈夫曼树. 然后根据生成的哈夫曼编码,对任意字符串实现编码,对任意二进制串实现译码. 程序运行结果: 1.程序主界面: 2.根据字符串 创建哈夫曼树及编码: 3.生成的编码表如下: 4.根据生成的哈夫曼编码对字符串编码: 5.生成的编码保存在文件中: 6.对二进制串译码: 结果: 代码: 哈夫曼树的生成和编码的常见,以及编码和译码函数 //_HuffmanTree_H #ifndef _HuffmanTree_H #define _HuffmanT

//哈夫曼树 //杨鑫 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int ElemType; struct BTreeNode { ElemType data; struct BTreeNode* left; struct BTreeNode* right; }; //遍历哈夫曼树 void PrintBTree_int(struct BTreeNode* BT) { if (BT != NULL) { printf("

介绍哈夫曼编码之前先介绍一下哈弗曼树: 哈夫曼树:哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树.所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度 为叶结点的层数).树的带权路径长度记为WPL= (W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln) ,N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树,相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n).可以证明哈夫曼树的WPL是最小的. 哈夫曼树的构

一.哈弗曼树的基本概念. 哈夫曼树,又称最优树,是一类带权路径长度最短的树.下面有几个概念: (1)路径. 树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径. (2)路径长度. 路径上的分枝数目. (3)树的路径长度. 从树根到每一个结点的路径长度之和. (4)结点的带权路径长度. 从该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积. (5)树的带权路径长度. 树中所有叶子节点的带权路径长度之和.通常记作: 带权路径长度WPL最小的二叉树叫做最优二叉树或哈夫曼树. 二.构造哈夫曼树. 采用哈

Java哈夫曼编码实验--哈夫曼树的建立,编码与解码 建树,造树,编码,解码 一.哈夫曼树编码介绍 1.哈夫曼树: (1)定义:假设有n个权值{w1, w2, ..., wn},试构造一棵含有n个叶子结点的二叉树,每个叶子节点带权威wi,则其中带权路径长度WPL最小的二叉树叫做最优二叉树或者哈夫曼树. (2)特点:哈夫曼树中没有度为1的结点,故由n0 = n2+1以及m= n0+n1+n2,n1=0可推出m=2*n0-1,即一棵有n个叶子节点的哈夫曼树共有2n-1个节点. 2.哈夫曼编码步骤:

描述 当用 n 个结点(都做叶子结点且都有各自的权值)试图构建一棵树时,如果构建的这棵树的带权路径长度最小,称这棵树为“最优二叉树”,有时也叫“赫夫曼树”或者“哈夫曼树”. 现给定若干权值,请构建一棵哈夫曼树,并输出各个权值对应的哈夫曼编码长度. 哈夫曼树中的结点定义如下: //哈夫曼树结点结构 typedef struct { int weight;//结点权重 int parent, left, right;//父结点.左孩子.右孩子在数组中的位置下标 }HTNode, *HuffmanTr

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #include<conio.h> #define N 100 typedef struct { int weight; int parent, lchild, rchild; }hafuman; typedef struct { char data[N]; //字符数据 char copy[N][10*N];//编码 }bianma; void

一,引言 如上图,是一个判断体重在什么范围内的判定树,例如,学校体检的时候,我们反复用这个算法,当你输入一个体重:200斤,然后程序就开始反复判断了,经过三次判断,它发现你过重,然后重启系统了,又来一个人,还是200斤,三次判断之后,又系统重启了-后面的200多个200多斤的盘子判断完了之后,来了个120的,终于是个比较正常的体重了,但是系统一判断完,系统还是重启,反复检查之后,发现你那台8086时代的电脑终于撑不住了~ 于是你改了下算法,换了一棵判定树,这次,先判断这个人是不是个200多斤的胖

什么是哈夫曼树? 编码这个问题,二进制的形式,等长码.出现频率高的 不登场编码,效率能提高. 将百分制的考试成绩转换成五分制的成绩. 判定树 同一件事情,我们用了不通的判定树,就得出了不同的效率 so........如何根据结点不通的查找频率构造更有效地搜索树?这就是哈夫曼舒要解决的问题. 哈夫曼树的定义: 带权路径长度(WPL):设二叉树有n个叶子节点,每个叶子节点带有权重wk,从根节点到叶子节点的长度为lk,则每个叶子节点的带权路径长度之和就是 哈夫曼树又叫最优二叉树. 哈夫曼树就是让WPL