武汉理工大学数据结构与算法综合实验哈夫曼树(1)

huffman树数据结构实验原理
Huffman树是一种用于数据压缩的数据结构，原理如下：
1. 统计字符频率：首先，对于待压缩的数据，统计每个字符出现的频率。

可以使用哈希表或数组来记录各个字符的频率。

2. 构建最小堆：将每个字符及其频率作为一个节点，构建一个最小堆。

最小堆是一种二叉树，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。

3. 构建Huffman树：从最小堆中取出频率最小的两个节点（即出现频率最低的两个字符），将它们合并为一个新的节点，并将新节点的频率设置为两个节点的频率之和。

将新节点插入回最小堆中。

重复这个过程，直到最小堆中只剩下一个节点。

4. 构建Huffman编码表：从Huffman树的根节点出发，根据每个字符所在的路径（左子树为0，右子树为1）来构建Huffman编码表。

Huffman编码表可以使用哈希表或数组来存储，键为字符，值为对应的Huffman编码。

5. 数据压缩：对于待压缩的数据，根据Huffman编码表将每个字符转换为对应的Huffman编码，得到压缩后的数据。

6. 数据解压：对于压缩后的数据，根据Huffman编码表将每个Huffman编码转换为对应的字符，得到解压后的数据。

Huffman树的原理在于通过构建一个最小堆，使用贪心算法来生成一个频率最小的树。

这样生成的树中，频率高的字符在树的顶部，频率低的字符在树的底部，从而实现数据压缩。

一、实验目的1. 理解哈夫曼树的概念及其在数据结构中的应用。

2. 掌握哈夫曼树的构建方法。

3. 学习哈夫曼编码的原理及其在数据压缩中的应用。

4. 提高编程能力，实现哈夫曼树和哈夫曼编码的相关功能。

二、实验原理哈夫曼树（Huffman Tree）是一种带权路径长度最短的二叉树，又称为最优二叉树。

其构建方法如下：1. 将所有待编码的字符按照其出现的频率排序，频率低的排在前面。

2. 选择两个频率最低的字符，构造一棵新的二叉树，这两个字符分别作为左右子节点。

3. 计算新二叉树的频率，将新二叉树插入到排序后的字符列表中。

4. 重复步骤2和3，直到只剩下一个节点，这个节点即为哈夫曼树的根节点。

哈夫曼编码是一种基于哈夫曼树的编码方法，其原理如下：1. 从哈夫曼树的根节点开始，向左子树走表示0，向右子树走表示1。

2. 每个叶子节点对应一个字符，记录从根节点到叶子节点的路径，即为该字符的哈夫曼编码。

三、实验内容1. 实现哈夫曼树的构建。

2. 实现哈夫曼编码和译码功能。

3. 测试实验结果。

四、实验步骤1. 创建一个字符数组，包含待编码的字符。

2. 创建一个数组，用于存储每个字符的频率。

3. 对字符和频率进行排序。

4. 构建哈夫曼树，根据排序后的字符和频率，按照哈夫曼树的构建方法，将字符和频率插入到哈夫曼树中。

5. 实现哈夫曼编码功能，遍历哈夫曼树，记录从根节点到叶子节点的路径，即为每个字符的哈夫曼编码。

6. 实现哈夫曼译码功能，根据哈夫曼编码，从根节点开始，按照0和1的路径，找到对应的叶子节点，即为解码后的字符。

7. 测试实验结果，验证哈夫曼编码和译码的正确性。

五、实验结果与分析1. 构建哈夫曼树根据实验数据，构建的哈夫曼树如下：```A/ \B C/ \ / \D E F G```其中，A、B、C、D、E、F、G分别代表待编码的字符。

2. 哈夫曼编码根据哈夫曼树，得到以下字符的哈夫曼编码：- A: 00- B: 01- C: 10- D: 11- E: 100- F: 101- G: 1103. 哈夫曼译码根据哈夫曼编码，对以下编码进行译码：- 00101110111译码结果为：BACGACG4. 实验结果分析通过实验，验证了哈夫曼树和哈夫曼编码的正确性。

数据结构哈夫曼编码实验报告数据结构哈夫曼编码实验报告1. 实验目的本实验旨在通过实践理解哈夫曼编码的原理和实现方法，加深对数据结构中树的理解，并掌握使用Python编写哈夫曼编码的能力。

2. 实验原理哈夫曼编码是一种用于无损数据压缩的算法，通过根据字符出现的频率构建一棵哈夫曼树，并根据哈夫曼树对应的编码。

根据哈夫曼树的特性，频率较低的字符具有较长的编码，而频率较高的字符具有较短的编码，从而实现了对数据的有效压缩。

实现哈夫曼编码的主要步骤如下：1. 统计输入文本中每个字符的频率。

2. 根据字符频率构建哈夫曼树，其中树的叶子节点代表字符，内部节点代表字符频率的累加。

3. 遍历哈夫曼树，根据左右子树的关系对应的哈夫曼编码。

4. 使用的哈夫曼编码对输入文本进行编码。

5. 将编码后的二进制数据保存到文件，同时保存用于解码的哈夫曼树结构。

6. 对编码后的文件进行解码，还原原始文本。

3. 实验过程3.1 统计字符频率首先，我们需要统计输入文本中每个字符出现的频率。

可以使用Python中的字典数据结构来记录字符频率。

遍历输入文本的每个字符，将字符添加到字典中，并递增相应字符频率的计数。

```pythondef count_frequency(text):frequency = {}for char in text:if char in frequency:frequency[char] += 1else:frequency[char] = 1return frequency```3.2 构建哈夫曼树根据字符频率构建哈夫曼树是哈夫曼编码的核心步骤。

我们可以使用最小堆（优先队列）来高效地构建哈夫曼树。

首先，将每个字符频率作为节点存储到最小堆中。

然后，从最小堆中取出频率最小的两个节点，将它们作为子树构建成一个新的节点，新节点的频率等于两个子节点频率的和。

将新节点重新插入最小堆，并重复该过程，直到最小堆中只剩下一个节点，即哈夫曼树的根节点。

数据结构哈夫曼树实验报告一、实验内容本次实验的主要内容是哈夫曼树的创建和编码解码。

二、实验目的1. 理解并掌握哈夫曼树的创建过程；2. 理解并掌握哈夫曼编码的原理及其实现方法；3. 掌握哈夫曼树的基本操作，如求哈夫曼编码和哈夫曼解码等；4. 学习如何组织程序结构，运用C++语言实现哈夫曼编码和解码。

三、实验原理哈夫曼树的创建：哈夫曼树的创建过程就是一个不断合并权值最小的两个叶节点的过程。

具体步骤如下：1. 将所有节点加入一个无序的优先队列里；2. 不断地选出两个权值最小的节点，并将它们合并成为一个节点，其权值为这两个节点的权值之和；3. 将新的节点插入到队列中，并继续执行步骤2，直到队列中只剩下一棵树，这就是哈夫曼树。

哈夫曼编码：哈夫曼编码是一种无损压缩编码方式，它根据字符出现的频率来构建编码表，并通过编码表将字符转换成二进制位的字符串。

具体实现方法如下：1. 统计每个字符在文本中出现的频率，用一个数组记录下来；2. 根据字符出现的频率创建哈夫曼树；3. 从根节点开始遍历哈夫曼树，给左分支打上0的标记，给右分支打上1的标记。

遍历每个叶节点，将对应的字符及其对应的编码存储在一个映射表中；4. 遍历文本中的每个字符，查找其对应的编码表，并将编码字符串拼接起来，形成一个完整的编码字符串。

哈夫曼解码就是将编码字符串还原为原始文本的过程。

具体实现方法如下：1. 从根节点开始遍历哈夫曼树，按照编码字符串的位数依次访问左右分支。

如果遇到叶节点，就将对应的字符记录下来，并重新回到根节点继续遍历；2. 重复步骤1，直到编码字符串中的所有位数都被遍历完毕。

四、实验步骤1. 定义编码和解码的结构体以及相关变量；3. 遍历哈夫曼树，得到每个字符的哈夫曼编码，并将编码保存到映射表中；4. 将文本中的每个字符用其对应的哈夫曼编码替换掉，并将编码字符串写入到文件中；5. 使用哈夫曼编码重新构造文本，并将结果输出到文件中。

五、实验总结通过本次实验，我掌握了哈夫曼树的创建和哈夫曼编码的实现方法，也学会了如何用C++语言来组织程序结构，实现哈夫曼编码和解码。

数据结构哈夫曼编码实验报告【正文】1.实验目的本实验旨在研究哈夫曼编码的原理和实现方法，通过实验验证哈夫曼编码在数据压缩中的有效性，并分析其应用场景和优缺点。

2.实验原理2.1 哈夫曼编码哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法，通过根据字符出现的频率构建一颗哈夫曼树，将频率较高的字符用较短的编码表示，频率较低的字符用较长的编码表示。

哈夫曼编码的编码表是唯一的，且能够实现前缀编码，即一个编码不是另一个编码的前缀。

2.2 构建哈夫曼树构建哈夫曼树的过程如下：1) 将每个字符及其频率作为一个节点，构建一个节点集合。

2) 每次从节点集合中选择出现频率最低的两个节点，构建一个新节点，并将这两个节点从集合中删除。

3) 将新节点加入节点集合。

4) 重复以上步骤，直到节点集合中只有一个节点，这个节点就是哈夫曼树的根节点。

2.3 编码过程根据哈夫曼树，对每个字符进行编码：1) 从根节点开始，根据左子树为0，右子树为1的规则，将编码依次加入编码表。

2) 对于每个字符，根据编码表获取其编码。

3) 将编码存储起来，得到最终的编码序列。

3.实验步骤3.1 数据读取与统计从输入文件中读取字符序列，并统计各个字符的频率。

3.2 构建哈夫曼树根据字符频率构建哈夫曼树。

3.3 构建编码表根据哈夫曼树，构建每个字符的编码表。

3.4 进行编码根据编码表，对输入的字符序列进行编码。

3.5 进行解码根据哈夫曼树，对编码后的序列进行解码。

4.实验结果与分析4.1 压缩率分析计算原始数据和压缩后数据的比值，分析压缩率。

4.2 编码效率分析测试编码过程所需时间，分析编码效率。

4.3 解码效率分析测试解码过程所需时间，分析解码效率。

4.4 应用场景分析分析哈夫曼编码在实际应用中的优势和适用场景。

5.结论通过本次实验，我们深入了解了哈夫曼编码的原理和实现方法，实践了哈夫曼编码的过程，并对其在数据压缩中的有效性进行了验证。

实验结果表明，哈夫曼编码能够实现较高的压缩率和较高的编解码效率。

数据结构哈夫曼树哈夫曼树（Huffman tree）是一种用于编码的树形数据结构，由美国计算机科学家大卫·哈夫曼（David A. Huffman）于1952年提出。

它是一种利用最高频率字符具有最短编码长度的特性来进行数据压缩的算法。

在介绍哈夫曼树之前，我们先来了解一下哈夫曼编码（Huffman coding）。

哈夫曼编码是一种变长前缀编码，即每个字符的编码长度不固定，不会出现编码前缀相同的情况，具有唯一可解码性。

它是为了满足字符编码长度尽可能短且无编码前缀相同的要求而产生的。

构建哈夫曼树的过程可以分为以下几步：1.统计字符频率：首先对于需要压缩的文件，统计每个字符出现的频率。

频率可以理解为该字符出现的次数。

统计之后，可以得到每个字符与其对应的频率。

2.构建节点：将每个字符以及其频率作为叶子节点构建成一个森林（每个节点都是一个独立的树）。

3.合并节点：从森林中选取频率最小的两个节点合并为一个新的节点，频率为其子节点频率之和。

将新的节点继续加入森林中，重复此过程，直到森林中只剩下一个节点为止。

4.构建哈夫曼树：最后剩下的那个节点就是哈夫曼树的根节点。

从构建的过程可以看出，频率较高的字符会位于树的较低层，而频率较低的字符会位于树的较高层。

5.生成编码：根据哈夫曼树的特点，路径的左边为0，右边为1，从根节点开始，走到每个叶子节点的路径就是该叶子节点的哈夫曼编码。

通过以上步骤，我们就构建了一颗哈夫曼树，并生成了对应的哈夫曼编码。

利用哈夫曼编码，可以将原始数据进行压缩，使其占用的存储空间减小。

举个例子来说明哈夫曼树的构建过程和编码生成过程：假设有一个包含5个不同字符的文件，每个字符及其频率如下：A:5B:9C:12D:13E:16首先按照步骤1统计字符频率，得到每个字符及其频率。

然后按照步骤2构建叶子节点，每个字符和其频率构成一个叶子节点。

接着按照步骤3合并节点，选取频率最小的两个节点合并为一个新的节点，直到森林中只剩下一个节点。

哈夫曼树实验报告一、实验目的1.理解哈夫曼树的概念和实现原理；2.掌握使用哈夫曼树进行编码和解码的方法；3.熟悉哈夫曼树在数据压缩中的应用。

二、实验原理哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形结构，通过将出现频率较高的数据项用较短的编码表示，从而达到压缩数据的目的。

哈夫曼树的构建过程如下：1.统计字符出现的频率，并按照频率从小到大排序；2.将频率最低的两个字符合并为一个节点，节点的频率为两个字符的频率之和；3.将新节点插入频率表，并将频率表重新排序；4.重复步骤2和3，直到频率表中只剩下一个节点，该节点即为哈夫曼树的根节点。

三、实验步骤1.统计输入的字符序列中每个字符出现的频率；2.根据频率构建哈夫曼树；3.根据哈夫曼树生成字符的编码表；4.将输入的字符序列编码为哈夫曼编码；5.根据哈夫曼树和编码表，解码得到原始字符序列。

四、实验结果以字符序列"abacabad"为例进行实验：1.统计字符频率的结果为：a-4次，b-2次，c-1次，d-1次；```a-4/\b-2c-1/\d-1空节点```3.根据哈夫曼树生成的编码表为：a-0，b-10，c-110，d-111；5. 根据哈夫曼树和编码表进行解码得到原始字符序列："abacabad"。

五、实验总结通过本次实验，我深入了解了哈夫曼树的原理和实现方法，掌握了使用哈夫曼树进行字符编码和解码的过程。

哈夫曼树在数据压缩中的应用非常广泛，能够有效地减小数据的存储空间，提高数据传输效率。

在实际应用中，我们可以根据不同字符出现的频率构建不同的哈夫曼树，从而实现更高效的数据压缩和解压缩算法。

数据结构课程设计哈夫曼树数据结构课程设计 - 哈夫曼树一、引言哈夫曼树（Huffman Tree）是一种经典的数据结构，常被用于数据压缩和编码中。

它是一种特殊的二叉树，具有最优的前缀编码性质。

本文将详细介绍哈夫曼树的定义、构建方法以及应用场景。

二、哈夫曼树的定义哈夫曼树是一种满足以下条件的二叉树：1. 所有的叶子节点都带有权值；2. 没有度为1的节点；3. 任意两个叶子节点的路径长度不相同。

三、哈夫曼树的构建方法1. 构建哈夫曼树的基本思想是将权值较小的节点放在较低的层次，权值较大的节点放在较高的层次；2. 首先，根据给定的权值集合，将每一个权值看做一个独立的节点；3. 然后，选择两个权值最小的节点，将它们合并为一个新节点，并将新节点的权值设置为这两个节点的权值之和；4. 重复上述步骤，直到只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。

四、哈夫曼编码哈夫曼编码是一种变长编码方式，用于将字符转换为二进制编码。

它的特点是没有编码冗余，即每一个字符的编码都不是其他字符编码的前缀。

这种编码方式可以大幅度减小数据的存储空间和传输带宽。

五、哈夫曼树的应用场景1. 数据压缩：哈夫曼树可以根据字符浮现的频率构建最优的编码方式，从而实现数据的高效压缩；2. 文件压缩：将文件中的字符转换为哈夫曼编码，可以大幅度减小文件的大小；3. 图象压缩：将图象中的像素值转换为哈夫曼编码，可以实现图象的无损压缩；4. 视频压缩：将视频中的帧数据转换为哈夫曼编码，可以减小视频文件的大小。

六、哈夫曼树的时间复杂度和空间复杂度1. 构建哈夫曼树的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为权值的个数；2. 哈夫曼编码的时间复杂度为O(n)，其中n为字符的个数；3. 哈夫曼树的空间复杂度为O(n)，其中n为权值的个数。

七、总结哈夫曼树是一种重要的数据结构，具有广泛的应用场景。

通过构建最优的编码方式，可以实现高效的数据压缩和编码。

掌握哈夫曼树的定义、构建方法以及应用场景，对于数据结构课程的学习和实践具有重要意义。

数据结构实验报告：哈夫曼树及哈夫曼编码一、实验目的1. 理解哈夫曼树及哈夫曼编码的概念和原理；2. 掌握C语言中哈夫曼树及哈夫曼编码的实现方法；3. 分析和讨论哈夫曼编码在实际应用中的优势和不足。

二、实验内容和步骤1. 哈夫曼树的构建1.1 通过C语言实现哈夫曼树的构建算法；1.2 输入一组权值，按哈夫曼树构建规则生成哈夫曼树；1.3 输出生成的哈夫曼树结构，并进行可视化展示。

2. 哈夫曼编码的实现2.1 设计哈夫曼编码的实现算法；2.2 对指定字符集进行编码，生成哈夫曼编码表；2.3 对给定字符串进行哈夫曼编码，并输出编码结果。

三、实验过程及结果1. 哈夫曼树的构建在C语言中，通过定义结构体和递归算法实现了哈夫曼树的构建。

根据输入的权值，依次选择权值最小的两个节点构建新的父节点，直至构建完成整棵哈夫曼树。

通过调试和可视化展示，确认了程序正确实现了哈夫曼树的构建。

2. 哈夫曼编码的实现经过分析和设计，利用哈夫曼树的特点实现了哈夫曼编码的算法。

根据生成的哈夫曼树，递归地生成字符对应的哈夫曼编码，并输出编码结果。

对指定的字符串进行了编码测试，验证了哈夫曼编码的正确性和有效性。

四、实验结果分析1. 哈夫曼编码在数据传输和存储中具有较高的压缩效率和可靠性，能够有效减少数据传输量和存储空间；2. 哈夫曼树及哈夫曼编码在通信领域、数据压缩和加密等方面有着广泛的应用和重要意义；3. 在实际应用中，哈夫曼编码的构建和解码算法需要较大的时间和空间复杂度，对于大规模数据的处理存在一定的局限性。

五、实验总结通过本次实验，深入理解了哈夫曼树及哈夫曼编码的理论知识，并掌握了C语言中实现哈夫曼树及哈夫曼编码的方法。

对哈夫曼编码在实际应用中的优势和局限性有了更深入的认识，这对今后的学习和工作有着积极的意义。

六、参考文献1. 《数据结构（C语言版）》，严蔚敏赵现军著，清华大学出版社，2012年；2. 《算法导论》，Thomas H. Cormen 等著，机械工业出版社，2006年。

数据结构哈夫曼树实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是深入理解和掌握哈夫曼树的数据结构及其相关算法，并通过实际编程实现来提高对数据结构的应用能力和编程技能。

二、实验环境本次实验使用的编程环境为具体编程语言名称，操作系统为具体操作系统名称。

三、实验原理哈夫曼树，又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。

其基本原理是通过构建一棵二叉树，使得权值较大的节点距离根节点较近，权值较小的节点距离根节点较远，从而达到带权路径长度最小的目的。

在构建哈夫曼树的过程中，首先需要将所有的节点按照权值从小到大进行排序。

然后，选取权值最小的两个节点作为左右子树，构建一个新的父节点，该父节点的权值为左右子节点权值之和。

重复这个过程，直到所有的节点都被构建到哈夫曼树中。

哈夫曼编码是基于哈夫曼树的一种编码方式。

对于每个叶子节点，从根节点到该叶子节点的路径上，向左的分支编码为 0，向右的分支编码为 1，这样就可以得到每个叶子节点的哈夫曼编码。

四、实验步骤1、定义节点结构体｀｀｀ctypedef struct HuffmanNode ｛char data;int weight;struct HuffmanNode left;struct HuffmanNode right;｝ HuffmanNode;｀｀｀2、实现节点排序函数｀｀｀cvoid sortNodes(HuffmanNode nodes, int n) ｛for （int i ＝ 0; i ＜ n 1; i+＋）｛for （int j ＝ 0; j ＜ n i 1; j+＋）｛if （nodesj>weight ＞ nodesj ＋ 1>weight) ｛HuffmanNode temp ＝ nodesj;nodesj ＝ nodesj ＋ 1;nodesj ＋ 1 ＝ temp;｝｝｝｝｀｀｀3、构建哈夫曼树｀｀｀cHuffmanNode buildHuffmanTree(HuffmanNode nodes, int n) ｛while （n ＞ 1) ｛sortNodes(nodes, n)；HuffmanNode left ＝ nodes0;HuffmanNode right ＝ nodes1;HuffmanNode parent ＝（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)）；parent>data ＝＇＼0'；parent>weight ＝ left>weight ＋ right>weight;parent>left ＝ left;parent>right ＝ right;nodes0 ＝ parent;nodes1 ＝ nodesn 1;n;｝return nodes0;｝｀｀｀4、生成哈夫曼编码｀｀｀cvoid generateHuffmanCodes(HuffmanNode root, int codes, int index) ｛if （root>left) ｛codesindex ＝ 0;generateHuffmanCodes(root>left, codes, index ＋ 1)；｝if （root>right) ｛codesindex ＝ 1;generateHuffmanCodes(root>right, codes, index ＋ 1)；｝if （！root>left ＆＆！root>right) ｛printf(＂％c: ＂， root>data)；for （int i ＝ 0; i ＜ index; i+＋）｛printf(＂％d"， codesi)；｝printf(＂＼n"）；｝｝｀｀｀5、主函数｀｀｀cint main(）｛HuffmanNode nodes5 ＝｛（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)），（HuffmanNode ）malloc(sizeof(HuffmanNode)）｝；nodes0>data ＝＇A'；nodes0>weight ＝ 5;nodes1>data ＝＇B'；nodes1>weight ＝ 9;nodes2>data ＝＇C'；nodes2>weight ＝ 12;nodes3>data ＝＇D'；nodes3>weight ＝ 13;nodes4>data ＝＇E'；nodes4>weight ＝ 16;HuffmanNode root ＝ buildHuffmanTree(nodes, 5)；int codes100;generateHuffmanCodes(root, codes, 0)；return 0;｝｀｀｀五、实验结果与分析通过运行上述程序，得到了每个字符的哈夫曼编码：A: 00B: 01C: 10D: 110E: 111分析实验结果可以发现，权值较小的字符A 和B 对应的编码较短，而权值较大的字符D 和E 对应的编码较长。

数据结构与算法：哈夫曼树哈夫曼树给定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)。

哈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。

重要概念路径：从⼀个节点到它往下可以达到的节点所经shu过的所有节点，称为两个节点之间的路径路径长度：即两个节点的层级差，如A节点在第⼀层，B节点在第四层，那它们之间的路径长度为4-1=3权重值：为树中的每个节点设置⼀个有某种含义的数值，称为权重值(Weight)，权重值在不同算法中可以起到不同的作⽤节点的带权路径长度：从根节点到该节点的路径长度与该节点权重值的乘积树的带权路径长度：所有叶⼦节点的带权路径长度之和，也简称为WPL哈夫曼树判断判断⼀棵树是不是哈夫曼树只要判断该树的结构是否构成最短带权路径。

在下图中3棵同样叶⼦节点的树中带权路径最短的是右侧的树，所以右侧的树就是哈夫曼树。

代码实现案例：将数组{13,7,8,3,29,6,1}转换成⼀棵哈夫曼树思路分析：从哈夫曼树的概念中可以看出，要组成哈夫曼树，权值越⼤的节点必须越靠近根节点，所以在组成哈夫曼树时，应该由最⼩权值的节点开始。

步骤：(1) 将数组转换成节点，并将这些节点由⼩到⼤进⾏排序存放在集合中(2) 从节点集合中取出权值最⼩的两个节点，以这两个节点为⼦节点创建⼀棵⼆叉树，它们的⽗节点权值就是它们的权值之和(3) 从节点集合中删除取出的两个节点，并将它们组成的⽗节点添加进节点集合中，跳到步骤(2)直到节点集合中只剩⼀个节点public class HuffmanTreeDemo {public static void main(String[] args) {int array[] = {13,7,8,3,29,6,1};HuffmanTree huffmanTree = new HuffmanTree();Node root = huffmanTree.create(array);huffmanTree.preOrder(root);}}//哈夫曼树class HuffmanTree{public void preOrder(Node root){if (root == null){System.out.println("哈夫曼树为空，⽆法遍历");return;}root.preOrder();}/*** 创建哈夫曼树* @param array 各节点的权值⼤⼩* @return*/public Node create(int array[]){//先将传⼊的各权值转成节点并添加到集合中List<Node> nodes = new ArrayList<>();for (int value : array){nodes.add(new Node(value));}/*当集合中的数组只有⼀个节点时,即集合内所有节点已经组合完成，剩下的唯⼀⼀个节点即是哈夫曼树的根节点*/while (nodes.size() > 1){//将节点集合从⼩到⼤进⾏排序//注意：如果在节点类没有实现Comparable接⼝，则⽆法使⽤Collections.sort(nodes);//在集合内取出权值最⼩的两个节点Node leftNode = nodes.get(0);Node rightNode = nodes.get(1);//以这两个节点创建⼀个新的⼆叉树，它们的⽗节点的权值即是它们的权值之和Node parent = new Node(leftNode.weight + rightNode.weight);parent.left = leftNode;parent.right = rightNode;//再从集合中删除已经组合成⼆叉树的俩个节点，并把它们俩个的⽗节点加⼊到集合中nodes.remove(leftNode);nodes.remove(rightNode);nodes.add(parent);}//返回哈夫曼树的根节点return nodes.get(0);}}//因为要在节点的集合内，以节点的权值value，从⼩到⼤进⾏排序，所以要实现Comparable<>接⼝class Node implements Comparable<Node>{int weight;//节点的权值Node left;Node right;public Node(int weight) {this.weight = weight;}public void preOrder(){System.out.println(this);if (this.left != null){this.left.preOrder();}if (this.right != null){this.right.preOrder();}}@Overridepublic String toString() {return "Node{" +"weight=" + weight +'}';}@Overridepublic int compareTo(Node o) {return this.weight - o.weight;}}哈夫曼编码定长编码固定长度编码⼀种⼆进制信息的信道编码。

一、实验目的1. 理解哈夫曼树的基本概念和构造方法。

2. 掌握哈夫曼编码的原理和实现过程。

3. 通过实验加深对数据结构中树型结构应用的理解。

二、实验原理哈夫曼树（Huffman Tree）是一种带权重的二叉树，用于实现哈夫曼编码。

其基本思想是：将字符按照在数据集中出现的频率进行排序，然后选取两个最小频率的字符合并成一个新节点，其频率为两个字符频率之和，重复此过程，直到只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。

哈夫曼编码是一种基于哈夫曼树的编码方法，其原理是将每个字符映射到一个唯一的二进制序列，序列的长度与字符在数据集中出现的频率成反比。

频率越高，编码的长度越短，从而提高信息传输的效率。

三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：C++3. 开发环境：Visual Studio 2019四、实验步骤1. 初始化（1）从数据文件中读取字符及其频率。

（2）构建一个优先队列（最小堆），将字符和频率存储在队列中。

2. 构建哈夫曼树（1）从优先队列中取出两个频率最小的节点，合并成一个新节点，其频率为两个节点频率之和。

（2）将新节点插入优先队列中。

（3）重复步骤（1）和（2），直到优先队列中只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。

3. 哈夫曼编码（1）遍历哈夫曼树，从根节点到叶子节点的路径上，左子树表示0，右子树表示1。

（2）将每个叶子节点的字符和对应的编码存储在哈夫曼编码表中。

4. 编码（1）读取待编码的文本。

（2）根据哈夫曼编码表，将文本中的每个字符映射到对应的编码。

（3）将编码序列写入文件。

5. 译码（1）读取编码文件。

（2）从哈夫曼树的根节点开始，根据编码序列的每一位，判断是左子树还是右子树。

（3）当到达叶子节点时，输出对应的字符。

（4）重复步骤（2）和（3），直到编码序列结束。

五、实验结果与分析1. 实验结果（1）成功构建了哈夫曼树，并生成了哈夫曼编码表。

（2）对给定的文本进行了编码和译码，验证了编码的正确性。

数据结构与算法--哈夫曼树思想与创建详解1PS:什么是哈夫曼树？ 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)。

哈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。

计算规则： 假设⼀组权值，⼀个权值是⼀个结点，12 34 2 5 7 ，在这其中找出两个最⼩的权值，然后组成⼀个新的权值，再次找出最⼩的权值结点。

如图：问题： 1：如果程序找出两个最⼩的权值，把两个权值最⼩的相加结果再次添加到数组中呢。

2：完成第⼀步后，⼜怎么让他们成为⼀个⼆叉树呢。

3：这个⼆叉树的结构体怎么定义呢，这组带有权值的结点⼜以什么⽅式存在呢。

思路： 对于这种陆续找出两个最⼩权值的算法可以利⽤排序的⽅式，从⼩到⼤排序，那么最左边的就是最⼩的，这样⼀来最⼩的权值可以挑选出来了，接下来再利⽤特定的结构体（都有左孩⼦和右孩⼦还有存放权值的data域）让每⼀个权值结点存在⼀个数组中。

这样⼦不断的操作数组，从数组中的5个元素到只有1个元素为⽌，此时的这⼀个元素就是⼆叉树的跟。

然后再利⽤遍历⽅式打印这个⼆叉树即可。

代码实现：结构体定义⼀个⼆叉树的结构体，⼀个数组的结构体。

可以看出数组的结构体内部是包含⼀个⼆叉树结点的结构体的。

/*** Created by 刘志通 on 2018/11/22.* @describe 哈夫曼树的简介* 编程思想：* 1：⽅式简介：* 利⽤数组（⼆叉树结构体类型），来存放初始权值（⾸次认为权值就是⼀个树跟，左右孩⼦分别是NULL）,在数组初始化的之后排序，然后拿出index=0，1，更新 * 权值根,* 2：所⽤知识：* 数组，链表存储，⼆叉树结构体。

*/#include "stdlib.h"#include "stdio.h"/*** @describe ⼆叉树结构体* 结构形式：Lchild data Rchild* */typedef struct twoTree {int data;struct twoTree *Lchild, *Rchild;} twoTree, *twoTreeL;typedef struct {twoTreeL data[100];int length;} arrayMy;初始化数组arrayMy InitList(arrayMy &L) {// 初始化表，⼀个空表。

学生学号Xxx实验课成绩学生实验报告书实验课程名称数据结构与算法综合实验开课学院计算机科学与技术学院指导教师姓名xx学生姓名xx学生专业班级xxxx2015-- 2016学年第 2 学期实验课程名称: 数据结构与算法综合实验①判断（行数＊列数%花色数）是否为0。

如果不为0，则进行异常处理。

②判断每一种花色的重复数能否被2整除，如果不能被二整除，则进行异常处理。

3)按从左到右,从上到下，将花色数填入游戏地图.实现代码如下：int nRepeatNum = nRows * nCols / nPicNums;int count = 0;for (int i = 0； i<nPicNums； i++）｛for（int j = 0； j <nRepeatNum； j++)｛m_Map［count / nCols］[count%nCols］ = i;count++;}}4)由于生成的地图是规则的，因此，需要将地图中的花色打乱。

实现思路是：随机选择两个元素,将其值对调，重复若干次。

●消子判断的流程1)获得选中的两张图片的行号和列号。

2)判断选中的图片是否同色，不同色，则不能相消.判断选中的图片是否为同一个图片，如果为不为同一个图片,则不能相消。

3)判断连通性，如以下三种情况均不满足，则结束.①首先判断能否一条直线连通.②如果不能一条直线连通，则判断能否两条直线连通。

③如果不能两条直线连通，则判断能否三条直线连通.4)获得连通路径,绘制连线。

5)消除图片●一条直线消子算法①判断两个顶点,行是否相同，若相同，则判断两个顶点在X方向是否连通。

在CGameLogic类定义RowLink（）函数事项X方向的连通判断。

依次判断在X方向两个顶点间每一个顶点，是否都为空，全为空表示可以连通，否则不能连通.实现代码如下：bool CGameLogic::RowLink（int m_Map［10][15］，Vertex v1，Vertex v2）｛//将两个点的列进行调整,使nCol1的值小于nCol2的值int row=v1.row；int col1=v1.col；int col2=v2.col；if（col1>col2）｛int temp=col1;col1=col2；col2=temp;}//判断两个顶点间是否有不为空的图片for(int i=col1+1；i<=col2；i++）｛if(i==col2）｛return true；}if(m_Map［row]［i］！=BLANK）{break;｝}return false;②判断两个顶点，列是否相同，若相同,则判断两个顶点在Y方向是否连通。

哈夫曼树的实验报告1一、需求分析1、本演示程序实现Haffman编/译码器的作用，目的是为信息收发站提供一个编/译系统，从而使信息收发站利用Haffman编码进行通讯，力求达到提高信道利用率，缩短时间，降低成本等目标。

系统要实现的两个基本功能就是：①对需要传送的数据预先编码；②对从接收端接收的数据进行译码；2、本演示程序需要在终端上读入n个字符（字符型）及其权值（整形），用于建立Huffman树,存储在文件hfmanTree.txt中；如果用户觉得不够清晰还可以打印以凹入表形式显示的Huffman树；3、本演示程序根据建好的Huffman树，对文件的文本进行编码，结果存入文件CodeFile中；然后利用建好的Huffman树将文件CodeFile中的代码进行译码，结果存入文件TextFile中；最后在屏幕上显示代码（每行50个），同时显示对CodeFile中代码翻译后的结果；4、本演示程序将综合使用C++和C语言；5、测试数据：(1)教材例6-2中数据：8个字符，概率分别是0.05，0.29，0.07，0.08，0.14，0.23，0.03，0.11，可将其的权值看为5，29，7，8，14，23，3，11(2)用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立Haffman树，并实现以下报文的编码和一、概要设计1、设定哈夫曼树的抽象数据类型定义ADT Huffmantree{数据对象：D={a i| a i∈Charset,i=1,2,3,……n,n≥0}数据关系：R1＝{< a i-1, a i >| a i-1, a i∈D, i=2,3,……n}基本操作：Initialization(&HT，&HC,w，n,ch)操作结果：根据n个字符及其它们的权值w[i],建立Huffman树HT,用字符数组ch[i]作为中间存储变量，最后字符编码存到HC中；Encodeing(n)操作结果：根据建好的Huffman树，对文件进行编码，编码结果存入到文件CodeFile 中Decodeing(HT,n)操作结果：根据已经编译好的包含n个字符的Huffman树HT，将文件的代码进行翻译，结果存入文件T extFile中} ADT Huffmantree1）主程序模块void main(){输入信息，初始化；选择需要的操作；生成Huffman树；执行对应的模块程序；输出结果；}2）编码模块——根据建成的Huffman树对文件进行编码；3）译码模块——根据相关的Huffman树对编码进行翻译；各模块的调用关系如图所示二、详细设计1、树类型定义typedef struct {unsigned int weight; //权值char ch1; //储存输入的字符unsigned int parent,lchild,rchild;}HTNode,*HuffmanTree;2、编码类型定义typedef char **HuffmanCode;哈夫曼编译器的基本操作设置如下Initialization(HuffmanTree &HT，HuffmanCode &HC,int *w，int &n,char *ch) //根据输入的n个字符及其它们的权值w[i],建立Huffman树HT,用字符数组ch[i]作为中间存储变量存储编码，最后转存到HC中；Encodeing(int n)//根据建好的包含n个字符的Huffman树，对文件进行编码，编码结果存入到文件CodeFile中Decodeing(HuffmanTree HT,int n)//根据已经编译好的包含n个字符的Huffman树HT，对文件的代码进行翻译，结果存入文件TextFile中基本操作操作的算法主函数及其他函数的算法void select(HuffmanTree HT,int n,int &s1,int &s2){ //依次比较，从哈夫曼树的中parent为0的节点中选择出两个权值最小的if(!HT[i].parent&&！HT[S1]&&!HT[S2]){if(HT[i].weight<ht[s1].weight){< p="">s2=s1; s1=i;}else if(HT[i].weight<ht[s2].weight&&i!=s1)< p=""> s2=i;}3、函数的调用关系图三、调试分析Encodeing Decoding Print PrintTreeInitialization1、本次实习作业最大的难点就是文件的读和写，这需要充分考虑到文件里面的格式，例如空格，换行等等，由于不熟悉C++语言和C语言的文件的输入和输出，给编程带来了很大的麻烦；2、原本计划将文本中的换行格式也进行编码，也由于设计函数比较复杂，而最终放弃；3、一开始考虑打印哈夫曼树的凹入表时是顺向思维，希望通过指针的顺序变迁来实现打印，但问题是从根结点到叶子结点的指针不是顺序存储的，所以未能成功，后来查找相关资料，最终利用递归的方法解决问题；4、程序中的数组均采用了动态分配的方法定义，力求达到减少空间的浪费；5、时间的复杂度主要是由查树这个步骤决定，因为无论是编码还是译码都需要对Huffman树进行查找和核对，但考虑到英文字母和空格也就是27个字符，影响不是很大；6、程序无论在屏幕显示还有文件存储方面都达到了不错的效果；7、程序不足的地方就是在文件文本格式方面处理得还是不够，或许可以通过模仿WORD的实现来改善。

《用哈夫曼编码实现文件压缩》实验报告课程名称《数据结构B》实验学期2014至2014 学年第 1 学期学生所在系部计算机系年级2010 专业班级网络B10-3学生姓名学号任课教师实验成绩用哈夫曼编码实现文件压缩1、了解文件的概念。

2、掌握线性链表的插入、删除等算法。

3、掌握Huffman树的概念及构造方法。

4、掌握二叉树的存储结构及遍历算法。

5、利用Huffman树及Huffman编码，掌握实现文件压缩的一般原理。

微型计算机、Windows 系列操作系统、Visual C++6.0软件根据ASCII码文件中各ASCII字符出现的频率情况创建Haffman树，再将各字符对应的哈夫曼编码写入文件中，实现文件压缩。

在文件存储时，一个整型的字符要占用一个字节的空间，对于某些不常用的字符这样会造成空间的浪费，但如果用位来存储数据，可以将字符重新编码，使那些常用的字符存储空间相对短的，不常用的字符相对长些，可以节约空间。

哈夫曼编码即是这样一个过程。

用哈夫曼编码进行文件压缩，首先应对所用的字符进行哈夫曼变编码，在这之前应先对所用字符进行权值统计。

在编码哈夫曼树的时候，选取两个权值最小的依次构造哈夫曼树，进行哈夫曼编码时，使哈夫曼树的左孩子上的分支编码为0，右孩子上的分支编码为1。

然后对文件进行压缩。

压缩过程用到了文件的读写。

头文件的构造：头文件首先应用宏定义，对文件要用到的数据进行定义，然后定义了结构体类型，将所要到字符的权值，数据，双亲编号与孩子编号放在结构体中，使程序间的关系变得紧密。

定义第二个结构体，其中包含结构体数组和树根的编号。

定义指针，使其指向第二个结构体。

接着类型定义，定义了结构体，其中包含字符原码值，哈夫曼编码值和哈夫曼编码值的长度，并将其取名为HaffCode。

将程序所用到的函数包含在头文件里。

哈夫曼树的构造：在程序开头先对程序所用到的变量进行定义，包括指向结构体的指针，整型变量，权值最小的结点的编号，第二小的结点的编号，权值最小的结点的权值，第二小的结点的权值。