Huffman树的构造及编码与译码的实现
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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Huffman树的构造及编码与译码的实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
哈夫曼树介绍
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。 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。
路径和路径长度
在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或子孙结点之间的通路,称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1。
结点的权及带权路径长度
若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为该结点的权。结点的带权路径长度为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积。
树的带权路径长度
树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和,记为WPL。
哈夫曼树的建立
由哈夫曼最早给出的建立最优二叉树的带有一般规律的算法,俗称哈夫曼算法。描述如下:
- 初始化:根据给定的n个权值(W1,W2,…,Wn),构造n棵二叉树的森林集合F={T1,T2,…,Tn},其中每棵二叉树Ti只有一个权值为Wi的根节点,左右子树均为空。
- 找最小树并构造新树:在森林集合F中选取两棵根的权值最小的树做为左右子树构造一棵新的二叉树,新的二叉树的根结点为新增加的结点,其权值为左右子树的权值之和。
- 删除与插入:在森林集合F中删除已选取的两棵根的权值最小的树,同时将新构造的二叉树加入到森林集合F中。
- 重复2)和3)步骤,直至森林集合F中只含一棵树为止,这颗树便是哈夫曼树,即最优二叉树。由于2)和3)步骤每重复一次,删除掉两棵树,增加一棵树,所以2)和3)步骤重复n-1次即可获得哈夫曼树
哈夫曼编码
在数据通信中,需要将传送的文字转换成二进制的字符串,用0,1码的不同排列来表示字符。例如,需传送的报文为“AFTER DATA EAR ARE ART AREA”,这里用到的字符集为“A,E,R,T,F,D”,各字母出现的次数为{8,4,5,3,1,1}。现要求为这些字母设计编码。要区别6个字母,最简单的二进制编码方式是等长编码,固定采用3位二进制,可分别用000、001、010、011、100、101对“A,E,R,T,F,D”进行编码发送,当对方接收报文时再按照三位一分进行译码。显然编码的长度取决报文中不同字符的个数。若报文中可能出现26个不同字符,则固定编码长度为5。然而,传送报文时总是希望总长度尽可能短。在实际应用中,各个字符的出现频度或使用次数是不相同的,如A、B、C的使用频率远远高于X、Y、Z,自然会想到设计编码时,让使用频率高的用短码,使用频率低的用长码,以优化整个报文编码。
哈夫曼译码
在通信中,若将字符用哈夫曼编码形式发送出去,对方接收到编码后,将编码还原成字符的过程,称为哈夫曼译码。
问题描述
利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。但是,这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码,在接受端将传来的数据进行译码(复原)。对于双工信道(即可以双向传输信息的信道),每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站写一个哈夫曼码的编/译码系统
代码实现:
#include <iostream> #include <cstring> #include <stdio.h> using namespace std; typedef struct HTNode { int weight; int parent; int lchild; int rchild; }HTNode,*HuffmanTree; //封装最小的权和次小的全 typedef struct { int p1,p2; }*MinCode; static char N[100]; typedef char **HuffmanCode;//Huffman编码 //当输入1个结点时,提示输出错误 void Error(const char *message) { cerr<<"Errors: "<<message<<endl; exit(1);//非return,如果return 会造成main函数HT[i]无值 } // MinCode Select(HuffmanTree HT,int n) { int Min=0x3f3f,p1=1,p2=1; //找出权值weight最小的结点,下标保存在p1中 for(int i=1;i<=n;++i) if(HT[i].weight<Min&&HT[i].parent==0) { Min=HT[i].weight; p1=i; } //找出权值weight次小的结点,下标保存在p1中 int SecMin=0x3f3f; for(int i=1;i<=n;++i) if((HT[i].weight<SecMin)&&(i!=p1)&&(HT[i].parent==0)) { SecMin=HT[i].weight; p2=i; } //封装进结构体中 MinCode Code; Code->p1=p1; Code->p2=p2; return Code; } //构造HUffman树HT,编码存放在HC中,w为权值,n为结点个数 HuffmanCode huffman_codeing(HuffmanTree &HT,HuffmanCode HC,int *w,int n) { if(n<=1) Error("Code to samll."); int m=2*n-1; HT=new HTNode[m+1];//第0个空间不用,故申请m+1个空间 //初始化n个叶子结点 HuffmanTree p=HT; int i=1; for(++p,++w;i<=n;++i,++p,++w) { p->weight=*w; p->lchild=p->rchild=p->parent=0; } //n-1个非叶子结点初始化 for(;i<=m;++i,++p) p->weight=p->parent=p->lchild=p->rchild=0; //构造Huffman树 MinCode Min; int p1=0,p2=0; for(i=n+1;i<=m;++i) { Min=Select(HT,i-1);//找出最小和次小连个结点 p1=Min->p1;//最小下标 p2=Min->p2;//次小下标 HT[p1].parent=i; HT[p2].parent=i;//最小下标和次小下标同一树,双亲相同 HT[i].lchild=p1;//i结点的左孩子 HT[i].rchild=p2;//i结点的右孩子 HT[i].weight=HT[p1].weight+HT[p2].weight;//i结点的权值 } //打印Huffman树 printf("HT List: "); printf("Number weight parent lchild rchild "); for(int i=1;i<=m;i++) printf("%d %d %d %d %d ",i,HT[i].weight,HT[i].parent,HT[i].lchild,HT[i].rchild); //从叶子结点到根结点求每个字符的Huffman编码 HC=new char*[n+1]; //为Huffman编码动态分配空间 char *cd=new char[n]; cd[n-1]=‘