本以为哈夫曼树哈夫曼编码很难，结果……

Posted 2021-06-28 Big sai

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了本以为哈夫曼树哈夫曼编码很难，结果……相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

哈夫曼树介绍

hello，大家好，我是bigsai。本以为哈夫曼树、哈夫曼编码很难，结果很容易嘛！

哈夫曼树、哈夫曼编码很多人可能听过，但是可能并没有认真学习了解，今天这篇就比较详细的讲一下哈夫曼树。

首先哈夫曼树是什么？

哈夫曼树的定义：给定N个权值作为N个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)，哈夫曼树是带权路径长度最短的树。权值较大的结点离根较近。

那这个树长啥样子呢？例如开始2，3，6，8，9权值节点构成的哈夫曼树是这样的：

从定义和图上你也可以发现下面的规律：

初始节点都在树的叶子节点上
权值大的节点离根更近
每个非叶子节点都有两个孩子(因为我们自下向上构造，两个孩子构成一个新树的根节点)

你可能会好奇这么一个哈夫曼树是怎么构造的，其实它是按照一个贪心思想和规则构造，而构造出来的这个树的权值最小。这个规则下面会具体讲解。

哈夫曼树非常重要的一点：WPL(树的所有叶结点的带权路径长度之和)。至于为什么按照哈夫曼树方法构造得到的权重最小,这里不进行证明,但是你从局部来看(三个节点)也要权值大的在上一层WPL才更低。

WPL计算方法: WPL=求和(Wi * Li)其中Wi是第i个节点的权值(value)。Li是第i个节点的长(深)度.

例如上面 2，3，6，8，9权值节点构成的哈夫曼树的WPL计算为(设根为第0层)：

比如上述哈夫曼树的WPL为：2*3+3*3+6*2+8*2+9*2=(2+3)*3+(6+8+9)*2=61.

既然了解了哈夫曼树的一些概念和WPL的计算方式，下面看看哈夫曼树的具体构造方式吧！

哈夫曼树构造

初始给一个森林有n个节点。我们主要使用贪心的思想来完成哈夫曼树的构造：

在n个节点找到两个最小权值节点(根)，两个为叶子结构构建一棵新树(根节点权值为左右孩子权值和)
先删掉两个最小节点(n-2)个，然后加入构建的新节点(n-1)个
重复上面操作，一直到所有节点都被处理

在具体实现上，找到最小两个节点需要排序操作，我们来看看2，6，8，9，3权值节点构成哈夫曼树的过程。

初始时候各个节点独立，先将其排序(这里使用优先队列)，然后选两个最小节点(抛出)生成一个新的节点，再将其加入优先队列中，此次操作完成后优先队列中有5，6，8，9节点

重复上面操作，这次结束队列中有11，8，9节点(排序后8，9，11)

如果队列为空，那么返回节点，并且这个节点为整个哈夫曼树根节点root。

否则继续加入队列进行排序。重复上述操作，直到队列为空。

在计算带权路径长度WPL的时候，需要重新计算高度(从下往上)，因为哈夫曼树是从下往上构造的，并没有以常量维护高度，可以构造好然后计算高度。

具体代码实现

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

public class HuffmanTree {	
	public static class node
	{
		int value;
		node left;
		node right;
		int deep;//记录深度
		public node(int value) {
			this.value=value;
			this.deep=0;
		}
		public node(node n1, node n2, int value) {
			this.left=n1;
			this.right=n2;
			this.value=value;
		}
	}
	private node root;//最后生成的根节点
	List<node>nodes;
	public HuffmanTree() {
		this.nodes=null;
	}
	public HuffmanTree(List<node>nodes)
	{
		this.nodes=nodes;
	}
	public void createTree() {
	   Queue<node>q1=new PriorityQueue<node>(new Comparator<node>() {
      public int compare(node o1, node o2) {
        return o1.value-o2.value;
      }});
	   q1.addAll(nodes);
	   while(!q1.isEmpty()){
		   node n1=q1.poll();
		   node n2=q1.poll();
		  node parent=new node(n1,n2,n1.value+n2.value);
		  if(q1.isEmpty()){
			  root=parent;return;
		  }
		  q1.add(parent);
	   }
	}
	public int getweight() {
		Queue<node>q1=new ArrayDeque<node>();
		q1.add(root);
		int weight=0;
		while (!q1.isEmpty()) {
			node va=q1.poll();
			if(va.left!=null){
				va.left.deep=va.deep+1;va.right.deep=va.deep+1;
				q1.add(va.left);q1.add(va.right);
			}
			else {
				weight+=va.deep*va.value;
			}
		}
		return weight;
	}
	public static void main(String[] args) {
		List<node>list=new ArrayList<node>();
		list.add(new node(2));
		list.add(new node(3));
		list.add(new node(6));
		list.add(new node(8));list.add(new node(9));
		HuffmanTree tree=new HuffmanTree();
		tree.nodes=list;
		tree.createTree();
		System.out.println(tree.getweight());
	}
}

输出结果:

61

哈夫曼编码

除了哈夫曼树你听过，哈夫曼编码你可能也听过，但是不一定了解它是个什么玩意儿，哈夫曼编码其实就是哈夫曼树的一个非常重要的应用，在这里就简单介绍原理并不详细实现了。

哈夫曼编码定义：哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。

哈夫曼编码的目的是为了减少存储体积，以一个连续的字符串为例，抛开编程语言中实际存储，就拿

aaaaaaaaaabbbbbcccdde

这个字符串来说，在计算机中如果每个字符都是定长存储(假设长为4的二进制存储)，计算机只知道0和1的二进制，假设