Huffman树的构造及编码与译码的实现

哈夫曼树介绍

　　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。     利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。

路径和路径长度    

　　在一棵树中，从一个结点往下可以达到的孩子或子孙结点之间的通路，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。

结点的权及带权路径长度

　　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。

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。

哈夫曼树的建立

　　由哈夫曼最早给出的建立最优二叉树的带有一般规律的算法，俗称哈夫曼算法。描述如下：

1. 初始化：根据给定的n个权值(Ｗ1,Ｗ2,…，Ｗn)，构造n棵二叉树的森林集合F={Ｔ1,Ｔ2,…,Ｔn}，其中每棵二叉树Ｔi只有一个权值为Ｗi的根节点，左右子树均为空。
2. 找最小树并构造新树：在森林集合F中选取两棵根的权值最小的树做为左右子树构造一棵新的二叉树，新的二叉树的根结点为新增加的结点，其权值为左右子树的权值之和。
3. 删除与插入：在森林集合F中删除已选取的两棵根的权值最小的树，同时将新构造的二叉树加入到森林集合F中。
4. 重复2)和3)步骤，直至森林集合F中只含一棵树为止，这颗树便是哈夫曼树，即最优二叉树。由于2)和3)步骤每重复一次，删除掉两棵树，增加一棵树，所以2)和3)步骤重复n-1次即可获得哈夫曼树

　　设终端节点数为n0，度为二的节点数为n2，度为一的节点数为n1，总结结点个数为n，分支数目为B

　　1.n=n0+n1+n2

　　2.n=B+1

　　3.B=n1+2*n2；

　　4.n0=n2+1;

哈夫曼编码

　　在数据通信中，需要将传送的文字转换成二进制的字符串，用0，1码的不同排列来表示字符。例如，需传送的报文为“AFTER DATA EAR ARE ART AREA”，这里用到的字符集为“A，E，R，T，F，D”，各字母出现的次数为{8，4，5，3，1，1}。现要求为这些字母设计编码。要区别6个字母，最简单的二进制编码方式是等长编码，固定采用3位二进制，可分别用000、001、010、011、100、101对“A，E，R，T，F，D”进行编码发送，当对方接收报文时再按照三位一分进行译码。显然编码的长度取决报文中不同字符的个数。若报文中可能出现26个不同字符，则固定编码长度为5。然而，传送报文时总是希望总长度尽可能短。在实际应用中，各个字符的出现频度或使用次数是不相同的，如A、B、C的使用频率远远高于X、Y、Z，自然会想到设计编码时，让使用频率高的用短码，使用频率低的用长码，以优化整个报文编码。

哈夫曼译码

　　在通信中，若将字符用哈夫曼编码形式发送出去，对方接收到编码后，将编码还原成字符的过程，称为哈夫曼译码。

问题描述

　　利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接受端将传来的数据进行译码（复原）。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站写一个哈夫曼码的编/译码系统

代码实现：

#include 
#include 
#include  
using namespace std;

typedef struct HTNode
{
    int weight;
    int parent;
    int lchild;
    int rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;

//封装最小的权和次小的全 
typedef struct
{
    int p1,p2;
}*MinCode;

static char N[100];
typedef char **HuffmanCode;//Huffman编码 

//当输入1个结点时，提示输出错误 
void Error(const char *message)
{
    cerr<<"Errors: "<endl;
    exit(1);//非return,如果return 会造成main函数HT[i]无值
}

//
MinCode Select(HuffmanTree HT,int n)
{
    int Min=0x3f3f,p1=1,p2=1;
    //找出权值weight最小的结点，下标保存在p1中 
    for(int i=1;i<=n;++i)
        if(HT[i].weight0)
        {
            Min=HT[i].weight;
            p1=i;
        }
    //找出权值weight次小的结点，下标保存在p1中     
    int SecMin=0x3f3f;
    for(int i=1;i<=n;++i)
        if((HT[i].weight0))
        {
            SecMin=HT[i].weight;
            p2=i;
        }
    
    //封装进结构体中 
    MinCode Code;
    Code->p1=p1;
    Code->p2=p2;
    
    return Code;
}

//构造HUffman树HT，编码存放在HC中，w为权值，n为结点个数
HuffmanCode huffman_codeing(HuffmanTree &HT,HuffmanCode HC,int *w,int n)
{
    if(n<=1)
        Error("Code to samll.");
        
    int m=2*n-1;
    HT=new HTNode[m+1];//第0个空间不用，故申请m+1个空间 
    
    //初始化n个叶子结点 
    HuffmanTree p=HT;
    int i=1;
    for(++p,++w;i<=n;++i,++p,++w)
    {
        p->weight=*w;
        p->lchild=p->rchild=p->parent=0;
    }
    //n-1个非叶子结点初始化
    for(;i<=m;++i,++p) 
        p->weight=p->parent=p->lchild=p->rchild=0;
    
    //构造Huffman树 
    MinCode Min;
    int p1=0,p2=0;
    for(i=n+1;i<=m;++i) 
    {
        Min=Select(HT,i-1);//找出最小和次小连个结点 
        p1=Min->p1;//最小下标 
        p2=Min->p2;//次小下标 
        HT[p1].parent=i;
        HT[p2].parent=i;//最小下标和次小下标同一树，双亲相同 
        HT[i].lchild=p1;//i结点的左孩子 
        HT[i].rchild=p2;//i结点的右孩子 
        HT[i].weight=HT[p1].weight+HT[p2].weight;//i结点的权值 
    }
    
    //打印Huffman树 
    printf("HT  List:\n");
    printf("Number\t\tweight\t\tparent\t\tlchild\t\trchild\n");
    for(int i=1;i<=m;i++)
        printf("%d\t\t%d\t\t%d\t\t%d\t\t%d\t\n",i,HT[i].weight,HT[i].parent,HT[i].lchild,HT[i].rchild);
    
    //从叶子结点到根结点求每个字符的Huffman编码
    HC=new char*[n+1];
    //为Huffman编码动态分配空间 
    char *cd=new char[n];
    cd[n-1]='\0';//3个结点的Huffman编码最长为2 
    
    //求叶子结点的Huffman编码
    for(int i=1;i<=n;++i) 
    {
        int start=n-1;
        //左子树为0右子树为1，从最下边1号开始往上编码(逆序存放)，然后2号结点，3号...
        for(int c=i,f=HT[i].parent;f>0;c=f,f=HT[f].parent) 
            if(HT[f].lchild==c)
                cd[--start]='0';
            else
                cd[--start]='1';
            
        //为第i个字符分配空间
        HC[i]=new char[n-start];
        //将Huffman编码复制到HC 
        strcpy(HC[i],&cd[start]);
    }
    free(cd);
    return HC;
}

//译码
void huffman_translate_codeing(HuffmanTree HT,int n,char *ch) 
{
    int m=2*n-1,i,j=0;
    cout<<"After Translation:"<<endl;
    
    while(ch[j]!='\0')//要译码的串
    {
        i=m;
        while(HT[i].lchild!=0&&HT[i].rchild!=0)//从顶部向下找 
        {
            if(ch[j]=='0')//0往左走
                i=HT[i].lchild;
            else//1往右走 
                i=HT[i].rchild;
            
            ++j;
        }
        cout<1];
    } 
    cout<<endl;
}

int main()
{
    cout<<"Input N(char):";
    cin.getline(N,100,'\n');
    cin.clear();//清空输入流 
    cin.sync();
    
    int len=strlen(N);
    int *w=new int[len+1];
    
    cout<<"Enter weight:"<<endl;
    for(int i=1;i<=len;++i)
    {
        cout<<"w["<"]=";
        cin>>w[i];
    }
    cin.clear();//清空输入流 
    cin.sync();
    
    HuffmanTree HT=NULL;
    HuffmanCode HC=NULL;
    HC=huffman_codeing(HT,HC,w,len);

    //输出Huffman编码
    cout<<"HuffmanCode:" <<endl;
    printf("Number\t\tWeight\t\tCode\n");
    for(int i=1;i<=len;i++)
    {
        printf("%c\t\t%d\t\t%s\n",N[i-1],w[i],HC[i]);
    }
    cin.clear();//清空输入流 
    cin.sync();
    
    //译码
    char tran[100];
    cout<<"Input HuffmanTranslateCodeing(like 101010):";
    cin.getline(tran,100,'\n');
    huffman_translate_codeing(HT,len,tran);
    
    free(HT);
    free(HC);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tianzeng/p/9692279.html