多元Huffman编码(python)

1.问题阐述

在一个操场的四周摆放着n堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次至少选2堆，最多选k堆石子合并成新的一堆，合并的费用为新的一堆的石子数。试设计一个算法，计算出将n堆石子合并成一堆的最大总费用和最小总费用。

2. 设计算法

• 数据输入：第1行有2个正整数n和k，表示有n堆石子，每次至少选2堆最多选k堆石子合并。第2行有n个数，分别表示每堆石子的个数。
• 设n mod(k-1)=1,若不满足，可增加若干个0。
• 每次选最小的k个元素进行合并。
• 与二元Huffiman算法类似，可证明其满足贪心选择性质。

3. 实验中出现问题

• 出现了参数超出限制的问题，“IndexError: list index out of range”

4. 解决办法

• 查询资料后参考提示“设n mod(k-1)=1,若不满足，增加若干个0”，使用while语句实现了扩大数组，保证每次都能取K个数据的功能，但是仍有参数超出限制。
• 根据提示发现是“min1+=p[i]”以及“p[n]=min1”两处出现了问题，于是在“for j in range(0,k)”之前加入“p = p + [0]”，删除“while n%(k-1)!=1”语句。

5. 代码

n = int(input("请输入需要合并的石子堆数："))
k = int(input("请输入每次最多合并的石子堆数："))
arr=input("请输入每堆石子的个数：")
p =[int(i) for i in arr.split()]
p.sort()
#最大总费用
max = 0;
max1 = p[n-1];
for i in range(n-2,-1,-1):
    if p[i] == 0:
        break
    max1 += p[i]
    max += max1
#最小总费用
i=0
min = 0
min1 = 0
while i

测试数据1：

测试数据2：