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  • 哈夫曼树C++实现

    2018-04-24 22:03:17
    数据结构编码实战:哈夫曼树c++实现可以 定义,哈夫曼各种函数实现
  • 哈夫曼树c++

    千次阅读 2018-12-28 09:44:08
    "请输入要构造的哈夫曼树的结点个数" endl ; int n , * weight ; cin >> n ; weight = new int [ n + 1 ] ; cout "请输入这" n "个元素的权值" endl ; for ( int i = ...
    #include<iostream>
    #include<iomanip>
    #include<stack>
    using namespace std;
    struct element
    {
     int weight;
     int lchild, rchild, parent;
    };
    class HTree
    {
     element *node;
     int n, m;
     stack<int> code;
     int setcode(int weight);
    public:
     HTree(int _n, int _weight[]);
     ~HTree();
     void select(int &s1,int &s2);
     void createHT();
     int search(int weight);
     void print();
     void printHTcode();
    };
    HTree::HTree(int _n, int _weight[])
    {
     n = _n;
     m = 2 * n - 1;//n个元素需要2n-1个空间
     node = new element[m];
     for (int i = 0; i < n; i++)
     {
      node[i].weight = _weight[i];
     }
     for (int i = 0; i < m; i++)
     {
      node[i].lchild = node[i].rchild = node[i].parent = 0;//初始化为0
     }
     createHT();
    }
    HTree::~HTree()
    {
     delete node;
    }
    void HTree::select(int &s1, int &s2)
    {
     for (int i = 0; i < n; i++)
     {
      if (node[i].parent == 0)
      {
       s1 = i;//临时元素
       break;
      }
     }
     for (int i = 0; i < n; i++)
     {
      if ((node[i].weight < node[s1].weight) && (node[i].parent == 0))
      {
       s1 = i;
      }
     }
     for (int i = 0; i < n; i++)
     {
      if ((node[i].parent == 0)&&(i!=s1))
      {
       s2 = i;
       break;
      }
     }
     for (int i = 0; i < n; i++)
     {
      if ((node[i].weight < node[s1].weight) && (node[i].parent == 0) && (i != s1))
       s2 = i;
     }
    }
    void HTree::createHT()
    {
     for (int i = n; i < m; i++)
     {
      int s1, s2;//左小右大
      select(s1,s2);
      node[s1].parent = i;
      node[s2].parent = i;
      node[i].lchild = s1;
      node[i].rchild = s2;
      node[i].weight = node[s1].weight + node[s2].weight;
      n++;
     }
    }
    int HTree::setcode(int weight)
    {
     int location, parent, k;//k为移动指针
     int count = 0;
     location = search(weight);
     k = location;
     parent = node[location].parent;
     while ((node[k].parent != 0) && (k != -1))
     {
      if (node[parent].lchild == k)
      {
       code.push(0);
      }
      else
      {
       code.push(1);
      }
      k = node[k].parent;
      parent = node[k].parent;
      count++;
     }
     if (k == -1)
      cout << "未找到!" <<endl;
     return count;
    }
    int HTree::search(int weight)
    {
     int result = -1;
     for (int i = 0; i < m; i++)
     {
      if (node[i].weight == weight)
      {
       result = i;
      }
     }
     return result;
    }
    void HTree::print()
    {
     cout << "索引 权值 双亲 左孩子 右孩子" << endl;
     cout << left;//左对齐
    
     for (int i = 0; i < m; i++)
     {
      cout << setw(5) << i << " ";
      cout << setw(6) << node[i].weight << " ";
      cout << setw(6) << node[i].parent << " ";
      cout << setw(6) << node[i].lchild << " ";
      cout << setw(6) << node[i].rchild << endl;
     }
     cout << "哈夫曼树打印完毕"<<endl;
    }
    void HTree::printHTcode()
    {
     cout << "请输入要查询的编码的权值" << endl;
     int weight, size;
     cin >> weight;
     size = setcode(weight);
     cout << "权值" <<weight<< "编码长度" <<size<< endl;
     cout << "编码结果为";
     for (int i = 0; i < size; i++)
     {
      cout << code.top()<<" ";
      code.pop();
     }
     cout << endl;
    }
    int main()
    {
     cout << "请输入要构造的哈夫曼树的结点个数" <<endl;
     int n, *weight;
     cin >> n;
     weight = new int[n+1];
     cout << "请输入这" << n << "个元素的权值" << endl;
     for (int i = 0; i < n; i++)
     {
      cin >> weight[i];
     }
     HTree test(n, weight);
     test.print();
     test.printHTcode();
     system("pause");
     return 0;
      /*修改*/
    }
    

    测试结果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 哈夫曼树C++

    千次阅读 2018-09-13 16:16:41
    #include&lt;iostream&gt; #include&lt;vector&gt; #include&lt;algorithm&gt; using namespace std; struct huffNode { ...bool comp(huffNode const *a,huffNode con...
    #include<iostream>
    #include<vector>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    
    struct huffNode
    {
    	int weight;
    	huffNode *L;
    	huffNode *R;
    };
    
    bool comp(huffNode const *a,huffNode const *b)
    {
    	if((*a).weight < (*a).weight)
    	{
    		return true;
    	}
    	else
    	{
    		return false;
    	}
    }
    
    int main()
    {
    	vector<huffNode *> map;
    	vector<int> original;
    	original.push_back(1);
    	original.push_back(7);
    	original.push_back(3);
    	original.push_back(4);
    	original.push_back(9);
    	original.push_back(8);
    	for(int i=0;i<original.size();i++)
    	{
    		huffNode *temp = new huffNode;
    		(*temp).L = NULL;
    		(*temp).R = NULL;
    		(*temp).weight = original[i];
    		map.push_back(temp);
    	}
    	sort(map.begin(),map.end(),comp);
    	while (map.size() != 1)
    	{
    		huffNode *temp = new huffNode;
    		(*temp).L = map[0];
    		(*temp).R = map[1];
    		(*temp).weight = (*map[0]).weight + (*map[1]).weight;
    		map.erase(map.begin());
    		map.erase(map.begin());
    		map.push_back(temp);
    		sort(map.begin(),map.end(),comp);
    	}
    	system("pause");
    
    	return 0;
    }

     

    展开全文
  • 哈夫曼树c++实现

    2017-05-17 16:05:25
    哈夫曼树
  • C++数据结构题目,编写一个哈夫曼树,输入一串数据,按数据出现的频率给出哈夫曼树,求最优解,也就是编码长度要最短
  • 实 验 报 告 实验目的 掌握哈夫曼树的基本概念及所用的存储结构 掌握哈夫曼树的建立算法 掌握哈夫曼树的应用哈夫曼树的编码和译码 实验内容 给定权值529781423311建立哈夫曼树输出哈夫曼编码对上述给定的哈夫曼树及...
  • 掌握哈夫曼树的应用哈夫曼树的编码和译码 二 实验内容 给定权值 529781423311建立哈夫曼树输出哈夫曼编码 对上述给定的哈夫曼树及得到的哈夫曼编码 试输入一串二进制编码 输出它的 哈夫曼译码 三 实验与算法分析 ...
  • 实 验 报 告 实验目的 掌握哈夫曼树的基本概念及所用的存储结构 掌握哈夫曼树的建立算法 掌握哈夫曼树的应用哈夫曼树的编码和译码 实验内容 给定权值529781423311建立哈夫曼树输出哈夫曼编码对上述给定的哈夫曼树及...
  • C++实现的哈夫曼树的生成已经解码。绝对好用!
  • 实现了哈夫曼树搜索的C++代码实现,用于带权搜索路径的最小值的计算是一种比较优化的算法
  • 构造哈夫曼树C++实现

    2020-07-02 16:46:04
    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。 步骤 求{11...

    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。

    步骤

    求{11,8,6,5,2}构成的哈夫曼树的加权路径长度。
    【思路】贪心:权值越小,距离根越远。永远让最小的两个数相加。

    用原始数组构造小顶堆,res=0;
    弹出堆顶两个最小值,和为sum,res+=sum;
    将sum放入堆中,如果堆内元素大于1则转到步骤2,否则转到下一步;
    堆中最后的树即为哈夫曼树的根,res即为加权路径长度。
    

    在这里插入图片描述
    加权路径长度:权值*路径数。权值就是结点值,路径数就是顶点到结点经历边的个数 。在这里就是:(8+11)x2+6x2+(2+5)x3=71

    int WPLofHuffman(vector<int> &arr){
        int res=0;
        int sum=0;
        priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> minheap(arr.begin(),arr.end());
        while(minheap.size()>1){
            int tmp1=minheap.top(); minheap.pop();
            int tmp2=minheap.top(); minheap.pop();
            sum=tmp1+tmp2;
            res+=sum;
            minheap.push(sum);
        }
        return res;
    }
    

    【构造哈夫曼树】

    struct TreeNode {
        int val;
        TreeNode *left;
        TreeNode *right;
        TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
        ~TreeNode(){
            if(left)    delete left;
            if(right)   delete right;
        }
    };
    struct cmp{
        bool operator()(const TreeNode* a,const TreeNode* b){
            return a->val>b->val;
        }
    };
    class HuffmanTree{
    public:
        TreeNode* root;
        int WPL=0;
        HuffmanTree(vector<int> &arr){
            vector<TreeNode*> treearr;
            for(int num:arr)
                treearr.push_back(new TreeNode(num));
            priority_queue<TreeNode*,vector<TreeNode*>,cmp> minheap(treearr.begin(),treearr.end());
            while(minheap.size()>1){
                TreeNode* tmp1=minheap.top(); minheap.pop();
                TreeNode* tmp2=minheap.top(); minheap.pop();
                int sum=tmp1->val+tmp2->val;
                WPL+=sum;
                TreeNode* node=new TreeNode(sum);
                node->left=tmp1;
                node->right=tmp2;
                minheap.push(node);
            }
            root=minheap.top();
        }
        ~HuffmanTree(){
            delete root;
        }
    };
    

    参考:
    https://blog.csdn.net/HFish24/article/details/105031292/

    展开全文
  • 哈夫曼树 C++算法

    2010-12-27 20:43:56
    数据结构的哈夫曼树,能输入任意字符串,并计算出现频率,同时统计编码长度,可编码,可解码,能计算压缩比,可执行程序包括实验报告
  • 哈夫曼树C++实现详解

    2019-10-01 16:04:18
    哈夫曼树的介绍 Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树。 定义:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若树的带权路径长度达到最小,则这棵树被称为哈夫曼树。 这个定义里面涉及到了...

    哈夫曼树的介绍

    Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树。

    定义:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若树的带权路径长度达到最小,则这棵树被称为哈夫曼树。 这个定义里面涉及到了几个陌生的概念,下面就是一颗哈夫曼树,我们来看图解答。

    (01) 路径和路径长度

     

    定义:在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,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。

    例子:100和80的路径长度是1,50和30的路径长度是2,20和10的路径长度是3。

    (02) 结点的权及带权路径长度

     

    定义: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。

    例子:节点20的路径长度是3,它的带权路径长度= 路径长度 * 权 = 3 * 20 = 60。

    (03) 树的带权路径长度

     

    定义: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。

    例子:示例中,树的WPL= 1*100 + 2*80 + 3*20 + 3*10 = 100 + 160 + 60 + 30 = 350。

    比较下面两棵树

    上面的两棵树都是以{10, 20, 50, 100}为叶子节点的树。

     

    左边的树WPL=2*10 + 2*20 + 2*50 + 2*100 = 360

    右边的树WPL=350

    左边的树WPL > 右边的树的WPL。你也可以计算除上面两种示例之外的情况,但实际上右边的树就是{10,20,50,100}对应的哈夫曼树。至此,应该堆哈夫曼树的概念有了一定的了解了,下面看看如何去构造一棵哈夫曼树。

    哈夫曼树的图文解析

    假设有n个权值,则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn,哈夫曼树的构造规则为:

     

    1. 将w1、w2、…,wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点);

    2. 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;

    3. 从森林中删除选取的两棵树,并将新树加入森林;

    4. 重复(02)、(03)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{5,6,7,8,15}为例,来构造一棵哈夫曼树。

    第1步:创建森林,森林包括5棵树,这5棵树的权值分别是5,6,7,8,15。

    第2步:在森林中,选择根节点权值最小的两棵树(5和6)来进行合并,将它们作为一颗新树的左右孩子(谁左谁右无关紧要,这里,我们选择较小的作为左孩子),并且新树的权值是左右孩子的权值之和。即,新树的权值是11。 然后,将"树5"和"树6"从森林中删除,并将新的树(树11)添加到森林中。

    第3步:在森林中,选择根节点权值最小的两棵树(7和8)来进行合并。得到的新树的权值是15。 然后,将"树7"和"树8"从森林中删除,并将新的树(树15)添加到森林中。

    第4步:在森林中,选择根节点权值最小的两棵树(11和15)来进行合并。得到的新树的权值是26。 然后,将"树11"和"树15"从森林中删除,并将新的树(树26)添加到森林中。

    第5步:在森林中,选择根节点权值最小的两棵树(15和26)来进行合并。得到的新树的权值是41。 然后,将"树15"和"树26"从森林中删除,并将新的树(树41)添加到森林中。

    此时,森林中只有一棵树(树41)。这棵树就是我们需要的哈夫曼树!

    哈夫曼树的基本操作

    哈夫曼树的重点是如何构造哈夫曼树。本文构造哈夫曼时,用到了以前介绍过的"(二叉堆)最小堆"。下面对哈夫曼树进行讲解。

    1. 基本定义

    GIF

    template <class T>class HuffmanNode{ public: T key; // 权值 HuffmanNode *left; // 左孩子 HuffmanNode *right; // 右孩子 HuffmanNode *parent;// 父结点 HuffmanNode(){} HuffmanNode(T value, HuffmanNode *l, HuffmanNode *r, HuffmanNode *p): key(value),left(l),right(r),parent(p) {}};

    HuffmanNode是哈夫曼树的节点类。

    template <class T>class Huffman { private: HuffmanNode<T> *mRoot; // 根结点 public: Huffman(); ~Huffman(); // 前序遍历"Huffman树" void preOrder(); // 中序遍历"Huffman树" void inOrder(); // 后序遍历"Huffman树" void postOrder(); // 创建Huffman树 void create(T a[], int size); // 销毁Huffman树 void destroy(); // 打印Huffman树 void print(); private: // 前序遍历"Huffman树" void preOrder(HuffmanNode<T>* tree) const; // 中序遍历"Huffman树" void inOrder(HuffmanNode<T>* tree) const; // 后序遍历"Huffman树" void postOrder(HuffmanNode<T>* tree) const; // 销毁Huffman树 void destroy(HuffmanNode<T>* &tree); // 打印Huffman树 void print(HuffmanNode<T>* tree, T key, int direction);};

    Huffman是哈夫曼树对应的类,它包含了哈夫曼树的根节点和哈夫曼树的相关操作。

    2. 构造哈夫曼树

    /* * 创建Huffman树 * * 参数说明: * a 权值数组 * size 数组大小 * * 返回值: * Huffman树的根节点 */template <class T>void Huffman<T>::create(T a[], int size){ int i; HuffmanNode<T> *left, *right, *parent; MinHeap<T> *heap = new MinHeap<T>(); // 建立数组a对应的最小堆 heap->create(a, size); for(i=0; i<size-1; i++) { left = heap->dumpFromMinimum(); // 最小节点是左孩子 right = heap->dumpFromMinimum(); // 其次才是右孩子 // 新建parent节点,左右孩子分别是left/right; // parent的大小是左右孩子之和 parent = new HuffmanNode<T>(left->key+right->key, left, right, NULL); left->parent = parent; right->parent = parent; // 将parent节点数据拷贝到"最小堆"中 if (heap->copyOf(parent)!=0) { cout << "插入失败!" << endl << "结束程序" << endl; destroy(parent); parent = NULL; break; } } mRoot = parent; // 销毁最小堆 heap->destroy(); delete heap;}

    首先通过heap->create(a, size)来创建最小堆。最小堆构造完成之后,进入for循环。

    每次循环时:

     

    (01) 首先,将最小堆中的最小节点拷贝一份并赋值给left,然后重塑最小堆(将最小节点和后面的节点交换位置,接着将"交换位置后的最小节点"之前的全部元素重新构造成最小堆);

    (02) 接着,再将最小堆中的最小节点拷贝一份并将其赋值right,然后再次重塑最小堆;

    (03) 然后,新建节点parent,并将它作为left和right的父节点;

    (04) 接着,将parent的数据复制给最小堆中的指定节点。

    在二叉堆中已经介绍过堆,这里就不再对堆的代码进行说明了。

    转载于:https://www.cnblogs.com/Rainbow890722/p/9978706.html

    展开全文
  • c++源程序代码 哈夫曼树 输入数据 哈夫曼编码
  • 蓝桥杯 基础练习 哈夫曼树 问题描述  Huffman树在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huffman树的构造过程。  给出一列数{pi}={p0, p1, …, pn-1},用这列数构造Huffman树的过程如下:  1. 找到{pi}中最小...
  • 哈夫曼树c++语言编写

    2010-03-17 22:03:21
    根据哈夫曼原理用c++语言编的小程序 利用文件输入输出方式打开,用户只需根据自身需要设计频率创建两个文件即可
  • 其实基本是基于C的代码实现的,时间复杂度还可以,变量比较多,但思路很清晰。
  • 数据结构做到哈夫曼,找到了以前的代码 使用时:按1回车,输入字符串,回车,然后依次2,3,…回车 #include <iostream> #include <cstring> #include <iomanip> // #include "Huffman.h" using...
  • 哈弗曼建树 编码 译码 绝对的好东西 ,才两个分 不拿可是会后悔的啊!! 总共有4个哈夫曼代码 总共打包给你才两分啊!!!
  • 今天做题跟同学学习了优先队列,瞬间感觉不错哦。就记下来了。。。以后复习用。。。。 ... 在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆。多多决定把所有的果子合成一堆。...
  • 哈夫曼树及哈夫曼编码 C++

    万次阅读 2016-01-02 20:44:42
    C++实现哈夫曼树以及哈夫曼编码。 代码说明: 1.读取文件中需进行哈夫曼编码的数据信息 2.构造生成单节点二叉树组 -> 森林 3.构造哈夫曼树 4.进行哈夫曼编码 5.输出对应数据及其编码
  • 哈夫曼树c++代码

    2011-04-24 22:12:31
    哈夫曼树c++代码 哈夫曼树c++代码 哈夫曼树c++代码

空空如也

空空如也

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