• 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： 
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• ## 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;
}

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• 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
• 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。

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/
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• 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
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• c++源程序代码 哈夫曼树 输入数据 哈夫曼编码
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• 哈夫曼树c++代码 哈夫曼树c++代码 哈夫曼树c++代码

...

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