【数据结构(十·树结构的实际应用)】赫夫曼树(2)

2023-12-10 17:28

本文主要是介绍【数据结构(十·树结构的实际应用)】赫夫曼树(2),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 1. 基本介绍
  • 2. 赫夫曼树的创建
    • 2.1. 思路分析
    • 2.2. 代码实现


1. 基本介绍

  1. 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(wpl) 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), 还有的书翻译为霍(赫)夫曼树
  2. 赫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。

几个重要的概念:
    ① 路径路径长度: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。
    ② 结点的权带权路径长度: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。
    ③ 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(weighted path length) ,权值越大的结点离根结点越近的二叉树才是最优二叉树。

WPL 最小的就是赫夫曼树
    在这里插入图片描述

2. 赫夫曼树的创建

问题:
    给一个数列 {13, 7, 8, 3, 29, 6, 1},要求转成一颗赫夫曼树.

2.1. 思路分析

    ① 从小到大进行排序, 将每一个数据,每个数据都是一个节点 , 每个节点可以看成是一颗最简单的二叉树
    ② 取出根节点权值最小的两颗二叉树
    ③ 组成一颗新的二叉树, 该新的二叉树的根节点的权值是前面两颗二叉树根节点权值的和
    ④ 再将这颗新的二叉树,以根节点的权值大小 再次排序, 不断重复 1-2-3-4 的步骤,直到数列中,所有的数据都被处理,就得到一颗赫夫曼树

图解:

① 从小到大进行排序{1, 3, 6, 7, 8, 13, 29}, 将每一个数据,每个数据都是一个节点 , 每个节点可以看成是一颗最简单的二叉树
在这里插入图片描述

② 取出根节点权值最小的两颗二叉树,即1和3
在这里插入图片描述

③ 组成一颗新的二叉树, 该新的二叉树的根节点的权值是前面两颗二叉树根节点权值的和(1+3=4)

在这里插入图片描述

④ 再将上面这颗新的二叉树,以根节点的权值大小 再次排序:取出上面 以根节点为4和6的二叉树,重复③步骤

在这里插入图片描述

⑤ 不断重复上述操作,直到数列中,所有的数据都被处理,就得到一颗赫夫曼树
    (1)重复第一次

在这里插入图片描述

    (2)重复第二次

在这里插入图片描述

    (3)重复第三次

在这里插入图片描述

    (4)重复第四次(完成)

在这里插入图片描述

2.2. 代码实现

package huffmantree;import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;public class HuffmanTree {public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubint arr[] = { 13, 7, 8, 3, 29, 6, 1 };Node root = createHuffmanTree(arr);// 测试preOrder(root);//}// 编写一个前序遍历的方法public static void preOrder(Node root) {if (root != null) {root.preOrder();} else {System.out.println("是空树,不能遍历~");}}// 创建赫夫曼树方法/*** * @param arr 需要创建成赫夫曼树的数组* @return 创建好后的赫夫曼树的root节点*/public static Node createHuffmanTree(int[] arr) {// 第一步:为了操作方便// 1. 遍历arr数组// 2. 将arr的每个元素构成一个Node// 3. 将Node放入到ArrayList中List<Node> nodes = new ArrayList<>();for (int value : arr) {nodes.add(new Node(value));}// 处理的过程是一个循环的过程while (nodes.size() > 1) {// 排序:从小到大Collections.sort(nodes);System.out.println("nodes = " + nodes);// 取出根节点权值最小的两个二叉树// 1. 取出权值最小的节点(二叉树)Node leftNode = nodes.get(0);// 2. 取出第二小的节点(二叉树)Node rightNode = nodes.get(1);// 3. 构建一个新的二叉树Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value);parent.left = leftNode;parent.right = rightNode;// 4. 从ArrayList删除处理过的二叉树nodes.remove(leftNode);nodes.remove(rightNode);// 5. 将parent加入到nodesnodes.add(parent);}// 返回赫夫曼树的root节点return nodes.get(0);}}//创建节点类
//为了让Node对象持续排序Collections集合排序
//让Node实现Comparable接口
class Node implements Comparable<Node> {int value;// 节点权值Node left;// 指向左节点Node right;// 指向右节点// 写一个前序遍历public void preOrder() {System.out.println(this);if (this.left != null) {this.left.preOrder();}if (this.right != null) {this.right.preOrder();}}public Node(int value) {this.value = value;}@Overridepublic String toString() {return "Node [value=" + value + "]";}@Overridepublic int compareTo(Node o) {// TODO Auto-generated method stub// 表示从小到大排序return this.value - o.value;}}

运行结果:

在这里插入图片描述

这篇关于【数据结构(十·树结构的实际应用)】赫夫曼树(2)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/477793

相关文章

PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践

《PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践》限流和API节流对于确保Web应用程序的可靠性、安全性和可扩展性至关重要,本文将详细介绍PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践,下面就来和小编一起学习... 目录限流的重要性在 php 中实施限流的最佳实践使用集中式存储进行状态管理(如 Redis)采用滑动

深入浅出Spring中的@Autowired自动注入的工作原理及实践应用

《深入浅出Spring中的@Autowired自动注入的工作原理及实践应用》在Spring框架的学习旅程中,@Autowired无疑是一个高频出现却又让初学者头疼的注解,它看似简单,却蕴含着Sprin... 目录深入浅出Spring中的@Autowired:自动注入的奥秘什么是依赖注入?@Autowired

PostgreSQL简介及实战应用

《PostgreSQL简介及实战应用》PostgreSQL是一种功能强大的开源关系型数据库管理系统,以其稳定性、高性能、扩展性和复杂查询能力在众多项目中得到广泛应用,本文将从基础概念讲起,逐步深入到高... 目录前言1. PostgreSQL基础1.1 PostgreSQL简介1.2 基础语法1.3 数据库

Python中的filter() 函数的工作原理及应用技巧

《Python中的filter()函数的工作原理及应用技巧》Python的filter()函数用于筛选序列元素,返回迭代器,适合函数式编程,相比列表推导式,内存更优,尤其适用于大数据集,结合lamb... 目录前言一、基本概念基本语法二、使用方式1. 使用 lambda 函数2. 使用普通函数3. 使用 N

Python中yield的用法和实际应用示例

《Python中yield的用法和实际应用示例》在Python中,yield关键字主要用于生成器函数(generatorfunctions)中,其目的是使函数能够像迭代器一样工作,即可以被遍历,但不会... 目录python中yield的用法详解一、引言二、yield的基本用法1、yield与生成器2、yi

redis数据结构之String详解

《redis数据结构之String详解》Redis以String为基础类型,因C字符串效率低、非二进制安全等问题,采用SDS动态字符串实现高效存储,通过RedisObject封装,支持多种编码方式(如... 目录一、为什么Redis选String作为基础类型?二、SDS底层数据结构三、RedisObject

Python多线程应用中的卡死问题优化方案指南

《Python多线程应用中的卡死问题优化方案指南》在利用Python语言开发某查询软件时,遇到了点击搜索按钮后软件卡死的问题,本文将简单分析一下出现的原因以及对应的优化方案,希望对大家有所帮助... 目录问题描述优化方案1. 网络请求优化2. 多线程架构优化3. 全局异常处理4. 配置管理优化优化效果1.

从基础到高阶详解Python多态实战应用指南

《从基础到高阶详解Python多态实战应用指南》这篇文章主要从基础到高阶为大家详细介绍Python中多态的相关应用与技巧,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、多态的本质:python的“鸭子类型”哲学二、多态的三大实战场景场景1:数据处理管道——统一处理不同数据格式

Java Stream 的 Collectors.toMap高级应用与最佳实践

《JavaStream的Collectors.toMap高级应用与最佳实践》文章讲解JavaStreamAPI中Collectors.toMap的使用,涵盖基础语法、键冲突处理、自定义Map... 目录一、基础用法回顾二、处理键冲突三、自定义 Map 实现类型四、处理 null 值五、复杂值类型转换六、处理

分布式锁在Spring Boot应用中的实现过程

《分布式锁在SpringBoot应用中的实现过程》文章介绍在SpringBoot中通过自定义Lock注解、LockAspect切面和RedisLockUtils工具类实现分布式锁,确保多实例并发操作... 目录Lock注解LockASPect切面RedisLockUtils工具类总结在现代微服务架构中,分布