数据结构哈夫曼树哈夫曼编码
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前言
前言
概念1：什么是路径？
在一棵树中，从一个结点到另一个结点所经过的所有结点，被我们称为两个结点之间的路径。
概念2：什么是路径长度？
在一棵树中，从一个结点到另一个结点所经过的**“边”的数量**，被我们称为两个结点之间的路径长度。
概念3：什么是结点的权？
在实际应用中，人们往往会给树中的每一个结点赋予一个具有某种实际意义的数值，这个数值被称为该结点的权值。
概念4：什么是结点的带权路径长度？
树的每一个结点，都可以拥有自己的**“权重”**（Weight），权重在不同的算法当中可以起到不同的作用。
结点的带权路径长度，是指树的根结点到该结点的路径长度与该结点的权值的乘积。
概念5：什么是 树的带权路径长度？
在一棵树中，所有叶子结点的带权路径长度之和，被称为树的带权路径长度，也被简称为WPL。
哈夫曼树是由麻省理工学院的哈夫曼博士于1952年发明，这到底是一颗什么样的树呢？
刚才我们学习了树的带权路径长度（WPL），而哈夫曼树（Huffman Tree）是在叶子结点和权重确定的情况下，带权路径长度最小的二叉树，也被称为最优二叉树。
??最优二叉树（哈夫曼树）
- 给定n个权值并作为n个叶结点，按一定规则构造一颗二叉树，使其带权路径长度达到最小值，则这棵二叉树被称为最优二叉树，也称为哈夫曼树。
- 同一组数据的最优二叉树不唯一，因为没有限定左右子树，并且有权值重复时，可能树的高度都不唯一，唯一的只是带权路径长度之和最小。 构建哈夫曼树的时候即可以推导出。
??构建哈夫曼树
(1) 由已知给定的n个权值w1,w2,w3,…,wn，构建一个有n棵二叉树所构建的森林
F=T1,T2,T3,…Tn，其中每一棵二叉树中只含一个带权值为wi根节点，其左、右子树为空
(2) 在二叉树森林F中选取根节点的权值最小和次小的两棵二叉树，分别把它们作为左子树和右子树
去构建一颗新二叉树，新二叉树的根节点权值为其左右子树根节点的权值之和。
(3) 作为新二叉树的左右子树的这两棵二叉树从森林F中删除，同时加入刚生成的新二叉树
(4) 重复步骤(2)和(3)，直到森林F中只剩一颗二叉树为止，该二叉树就是哈夫曼树。
练习：
有5个带权结点 A,B,C,D,E，其权值分别为W=10,30,40,15,6，权值作为结点数据，绘制一颗哈夫曼 。
??哈夫曼编码
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编码诉求：对字符集进行二进制编码，使得信息的传输量最小。如果能对每一个字符用不同的长度的二进制编码，并且尽可能减少出现次数最多的字符的编码位数，则信息传送的总长度便可以达到最小。
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哈夫曼编码：用电文中各个字符使用的频度作为叶结点的权，构造一颗具有最小带权路径长度的哈夫曼树，若对树中的每个**==左分支赋予标记0，右分支赋予标记1==**，则从根节点到每个叶结点的路径上的标记连接起来就构成一个二进制串，该二进制串被称为哈夫曼编码。
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例题讲解：
已知在一个信息通信联络中使用了8个字符：a、b、c、d、e、f、g和h，每个字符的使用频度分别为：6、30、8、9、15、24、4、12，试设计各个字符的哈夫曼编码。
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哈夫曼树进行译码
-
哈夫曼编码是一种前缀码，任何一个字符的编码都不是同一个字符集中另一个字符的编码的前缀。
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译码过程是编码过程的逆过程。从哈夫曼树的根开始，从左到右把二进制编码的每一位进行判别，若遇到0，则选择左分支走向下一个结点；若遇到1，则选择右分支走向下一个结点，直至到达一个树叶结点，便求得响应字符。
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练习：
有5个带权结点 A,B,C,D,E，其权值分别为W=10,30,40,15,6，权值作为结点数据，绘制一颗哈夫曼，并编写哈夫曼编码。
A：1111
B：10
C：0
D：110
E：1110
编码：编码字符串 AABBEDCC–>111111111010111011000
??哈夫曼编码类【算法实现】
- n个权值，组成哈夫曼树节点个数：2n-1
哈夫曼结点类 ：
public class HuffmanNode
public int weight;// 权值
public int flag; // 节点是否加入哈夫曼树的标志
public HuffmanNode parent,lchild,rchild; // 父节点及左右孩子节点
// 构造一个空节点
public HuffmanNode()
this(0);
// 构造一个具有权值的节点
public HuffmanNode(int weight)
this.weight = weight;
flag=0;
parent=lchild=rchild=null;
哈夫曼编码类 ：
public class HuffmanTree
// 求哈夫曼编码的算法，w存放n个字符的权值(均>0)
public int[][] huffmanCoding(int[] W)
int n = W.length; // 字符个数
int m = 2*n -1; //哈夫曼树的节点数
// 构造n个具有权值的节点
HuffmanNode[] HN = new HuffmanNode[m];
int i = 0;
for (; i<n ; i++)
HN[i] = new HuffmanNode(W[i]);
// 创建哈夫曼树
for (i = n; i<m ; i++)
// 在HN[0...1]选择不在哈夫曼树中，且权值weight最小的两个节点min1和min2
HuffmanNode min1 = selectMin(HN,i-1);
min1.flag = 1;
HuffmanNode min2 = selectMin(HN,i-1);
min2.flag = 1;
// 构造 min1和min2的父节点，并修改父节点的权值
HN[i] = new HuffmanNode();
min1.parent=HN[i];
min2.parent=HN[i];
HN[i].lchild = min1;
HN[i].rchild = min2;
HN[i].weight = min1.weight+min2.weight;
// 从叶子到根 逆向求每个字符的哈夫曼编码
int[][] HuffCode = new int[n][n]; // 分配n个字符编码存储空间
for (int j =0;j<n;j++)
// 编码的开始位置，初始化为数组的结尾
int start = n-1;
// 从叶子节点到根，逆向求编码
for(HuffmanNode c = HN[j],p=c.parent;p!=null;c=p,p=p.parent)
if(p.lchild.equals(c))
HuffCode[j][start--]=0;
else
HuffCode[j][start--]=1;
// 编码的开始标志为-1，编码是-1之后的01序列
HuffCode[j][start] = -1;
return HuffCode;
// 在HN[0...1]选择不在哈夫曼树中，且权值weight最小的两个节点min1和min2
private HuffmanNode selectMin(HuffmanNode[] HN, int end)
// 求 不在哈夫曼树中， weight最小值的那个节点
HuffmanNode min = HN[end];
for (int i = 0; i < end; i++)
HuffmanNode h = HN[i];
// 不在哈夫曼树中， weight最小值
if(h.flag == 0 && h.weight<min.weight)
min = h;
return min;
哈夫曼编码会用类似如下格式进行存储 ：
测试类 ：
public class Demo02
public static void main(String[] args)
// 一组权值
int[] W = 6,30,8,9,15,24,4,12;
// 创建哈夫曼树
HuffmanTree tree = new HuffmanTree();
// 求哈夫曼编码
int[][] HN = tree.huffmanCoding(W);
//打印编码
System.out.println("哈夫曼编码是： ");
for (int i = 0; i < HN.length; i++)
System.out.print(W[i]+" ");
for (int j = 0; j < HN[i].length; j++)
if(HN[i][j] == -1)
for (int k = j+1; k <HN[i].length ; k++)
System.out.print(HN[i][k]);
break;
System.out.println();
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想要了解更多吗？没时间解释了，快来点一点！
数据结构：哈夫曼树和哈夫曼编码
哈夫曼树
哈夫曼树是一种最优二叉树，其定义是：给定n个权值作为n个叶子节点，构造一棵二叉树，若树的带权路径长度达到最小，这样的树就达到最优二叉树，也就是哈夫曼树，示例图如下：
基本概念
深入学习哈夫曼树前，先了解一下基本概念，并以上面的哈夫曼树图为例
- 路径：树中一个结点到另一个结点之间的分支序列构成两个结点间的路径。
- 路径长度：路径中分支的数目，从根结点到第L层结点的路径长度为L-1。例如100和80的路径长度为1，50和30的路径长度为2。
- 结点的权：树中结点的数值，例如100，50那些。
- 结点带权路径长度：根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积。 如结点20的路径长度为3，该结点的带权路径长度为：3*20 = 60。
- 树的带权路径长度：所有叶子结点的带权路径长度之和，记为WPL。例如上图树的WPL = 1100 + 280 +320 +310 = 350。
带权路径长度比较
前面说到，哈夫曼树是最优二叉树，因为符合哈夫曼树特点的树的带权路径长度一定是最小的，我们将哈夫曼树和普通的二叉树做个比较，仍以上图为例，上图的哈夫曼树是结点10，20，50，100组成的二叉树，WPL是350，用这四个结点组成普通的二叉树，结果如下：
不难计算，该二叉树的WPL = 210 + 220 + 250 + 2100 = 360，明显比哈夫曼树大，当然二叉树的组成结果不唯一，但WPL一定比哈夫曼树大。所以说哈夫曼树是最优二叉树。
哈夫曼树的构造
现在假定有n个权值，设为w1、w2、…、wn，将这n个权值看成是有n棵树的森林，根据最小带权路径长度的原则，我们可以按照下面步骤来将森林构造成哈夫曼树：
- 在森林中选出根结点的权值最小的两棵树进行合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和；
- 从森林中删除选取的两棵树，并将新树加入森林；
- 重复1、2步，直到森林中只剩一棵树为止，该树即为所求得的哈夫曼树。
以森林 (16，20，23，24，50) 为例，其构造步骤如下：
① 合并权值为16和20的树，构成权值为36的新树，森林变为（36，23，24，50）;
② 合并最小的两棵树23和24，组成新的树47，这时森林变为（36，47，50）；
③ 合并36和47的树作为权值83的新树，并和50结合组成根节点权值为133的哈夫曼树。
最终结果图如下：
哈夫曼编码
哈夫曼是一种无前缀编码，使用一种特别的方法为信号源中的每个符号设定二进制码，解码时不会混淆。其主要应用在数据压缩，加密解密等场合。可以与哈夫曼树进行结合生成。
给哈夫曼树的根节点分配比特0，左子树分配0，右字数分配1，一直递归下去，然后就可以得到符号的码值了。假设我有A,B,C,D,E五个字符，出现的频率（即权值）分别为5,4,3,2,1。
这样结点对应的编码为：16 - > 100，20 - > 101，23 - > 110，24 - > 111，50 - > 0
以上是关于数据结构哈夫曼树哈夫曼编码的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章