哈夫曼编码最大编码长度

概念

层数:叶子节点为待编码的数据,根为第0层.
编码长度:第$L$层数据编码后的长度为$L$.
节点概率:若节点为叶子节点,则概率为叶子所编码数据的频率$f_i$.或者一种不太严谨的方式,叶子节点的概率为所编码数据的概率$p_i$.若节点为非叶子节点,概率为两个子节点的概率之和.

定理

定理1: 在哈夫曼树的构造过程中,高层节点的概率不高于低层节点的概率
定理2: 哈夫曼树根节点的概率为1
定理3: 若某个节点概率为$p$,长度为$L$,那么这个节点的概率满足
$$L\le \lg \frac{1}{p}+1$$
或
$$p\le (\frac{1}{2}{)}^{L-1}$$

例如,频率超过0.5的数据编码长度不会超过1,频率超过0.25的数据编码长度不会超过2等

定理3的证明:
使用反证法.若第l层的节点N不满足定理2,即
$$p_l>(\frac{1}{2}{)}^{l-1}$$
根据定理1,N的父节点与N父节点的兄弟节点的概率不会小于$(\frac{1}{2}{)}^{l-1}$,即N的爷爷节点概率不会小于$2\cdot (\frac{1}{2}{)}^{l-1}$.利用数学归纳法易得,N第j层的祖先节点(j $$p_j>2^{l-j-1}\cdot (\frac{1}{2}{)}^{l-1}=(\frac{1}{2}{)}^j$$
这个式子表面第0层的概率$p_0>(\frac{1}{2}{)}^0=1$,与定理2矛盾.因此定理3总成立.

最大编码长度

哈夫曼编码后数据的长度计算方式为,对每一个数据出现的频率与数据编码长度求积,这些积的和即为编码长度.若第i个数据出现的概率为$p_i$,长度为$L_i$,则编码长度为
$$L=\sum _i{p}_i\cdot L_i$$
根据定理3,哈夫曼编码后的数据长度不会超过
$$\sum _i{p}_i(\lg \frac{1}{p_i}+1)=\sum _i{p}_i\lg \frac{1}{p_i}+\sum _i{p}_i=\sum _i{p}_i\lg \frac{1}{p_i}+1$$
单位为bit.注意到第一项是所谓的信息熵.若$p_i$全部都为$1/2$的幂次(即$p_i=1/2^k,k\in N$),则哈夫曼编码后的长度为${\sum }_i{p}_i\lg \frac{1}{p_i}$