在一般的数据结构的书中,树的那章后面,著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN)
树和哈夫曼编码。哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用。哈夫曼编码应用广泛,如
JPEG中就应用了哈夫曼编码。 首先介绍什么是哈夫曼树。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。
哈夫曼编码步骤:
一、对给定的n个权值{W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉树的初始集合F= {T1,T2,T3,...,Ti,...,Tn},其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为Wi的根结点,它的左右子树均为空。(为方便在计算机上实现算 法,一般还要求以Ti的权值Wi的升序排列。)
二、在F中选取两棵根结点权值最小的树作为新构造的二叉树的左右子树,新二叉树的根结点的权值为其左右子树的根结点的权值之和。
三、从F中删除这两棵树,并把这棵新的二叉树同样以升序排列加入到集合F中。
四、重复二和三两步,直到集合F中只有一棵二叉树为止。
简易的理解就是,假如我有A,B,C,D,E五个字符,出现的频率(即权值)分别为5,4,3,2,1,那么我们第一步先取两个最小权值作为左右子树构造一个新树,即取1,2构成新树,其结点为1+2=3,如图:
虚线为新生成的结点,第二步再把新生成的权值为3的结点放到剩下的集合中,所以集合变成{5,4,3,3},再根据第二步,取最小的两个权值构成新树,如图:
再依次建立哈夫曼树,如下图:
其中各个权值替换对应的字符即为下图:
所以各字符对应的编码为:A->11,B->10,C->00,D->011,E->010
霍夫曼编码是一种无前缀编码。解码时不会混淆。其主要应用在数据压缩,加密解密等场合。
C语言代码实现:
/*-------------------------------------------------------------------------
* Name: 哈夫曼编码源代码。
* Date: 2011.04.16
* Author: Jeffrey Hill+Jezze(解码部分)
* 在 Win-TC 下测试通过
* 实现过程:着先通过 HuffmanTree() 函数构造哈夫曼树,然后在主函数 main()中
* 自底向上开始(也就是从数组序号为零的结点开始)向上层层判断,若在
* 父结点左侧,则置码为 0,若在右侧,则置码为 1。最后输出生成的编码。
*------------------------------------------------------------------------*/
#include
#include
#define MAXBIT 100
#define MAXVALUE 10000
#define MAXLEAF 30
#define MAXNODE MAXLEAF*2 -1
typedef struct
{
int bit[MAXBIT];
int start;
} HCodeType; /* 编码结构体 */
typedef struct
{
int weight;
int parent;
int lchild;
int rchild;
int value;
} HNodeType; /* 结点结构体 */
/* 构造一颗哈夫曼树 */
void HuffmanTree (HNodeType HuffNode[MAXNODE], int n)
{
/* i、j: 循环变量,m1、m2:构造哈夫曼树不同过程中两个最小权值结点的权值,
x1、x2:构造哈夫曼树不同过程中两个最小权值结点在数组中的序号。*/
int i, j, m1, m2, x1, x2;
/* 初始化存放哈夫曼树数组 HuffNode[] 中的结点 */
for (i=0; i<2*n-1; i++)
{
HuffNode[i].weight = 0;//权值
HuffNode[i].parent =-1;
HuffNode[i].lchild =-1;
HuffNode[i].rchild =-1;
HuffNode[i].value=i; //实际值,可根据情况替换为字母
} /* end for */
/* 输入 n 个叶子结点的权值 */
for (i=0; i