8哈夫曼树
- 格式:ppt
- 大小:1.51 MB
- 文档页数:36
最优⼆叉树(哈夫曼树)的构建及编码参考:数据结构教程(第五版)李春葆主编⼀,概述1,概念 结点的带权路径长度: 从根节点到该结点之间的路径长度与该结点上权的乘积。
树的带权路径长度: 树中所有叶结点的带权路径长度之和。
2,哈夫曼树(Huffman Tree) 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,则称这样的⼆叉树为最优⼆叉树,也称为哈夫曼树。
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。
⼆,哈夫曼树的构建1,思考 要实现哈夫曼树⾸先有个问题摆在眼前,那就是哈夫曼树⽤什么数据结构表⽰? ⾸先,我们想到的肯定数组了,因为数组是最简单和⽅便的。
⽤数组表⽰⼆叉树有两种⽅法: 第⼀种适⽤于所有的树。
即利⽤树的每个结点最多只有⼀个⽗节点这种特性,⽤ p[ i ] 表⽰ i 结点的根节点,进⽽表⽰树的⽅法。
但这种⽅法是有缺陷的,权重的值需要另设⼀个数组表⽰;每次找⼦节点都要遍历⼀遍数组,⼗分浪费时间。
第⼆种只适⽤于⼆叉树。
即利⽤⼆叉树每个结点最多只有两个⼦节点的特点。
从下标 0 开始表⽰根节点,编号为 i 结点即为 2 * i + 1 和 2 * i + 2,⽗节点为 ( i - 1) / 2,没有⽤到的空间⽤ -1 表⽰。
但这种⽅法也有问题,即哈夫曼树是从叶结点⾃下往上构建的,⼀开始树叶的位置会因为⽆法确定⾃⾝的深度⽽⽆法确定,从⽽⽆法构造。
既然如此,只能⽤⽐较⿇烦的结构体数组表⽰⼆叉树了。
typedef struct HTNode // 哈夫曼树结点{double w; // 权重int p, lc, rc;}htn;2,算法思想 感觉⽐较偏向于贪⼼,权重最⼩的叶⼦节点要离根节点越远,⼜因为我们是从叶⼦结点开始构造最优树的,所以肯定是从最远的结点开始构造,即权重最⼩的结点开始构造。
所以先选择权重最⼩的两个结点,构造⼀棵⼩⼆叉树。
然后那两个最⼩权值的结点因为已经构造完了,不会在⽤了,就不去考虑它了,将新⽣成的根节点作为新的叶⼦节加⼊剩下的叶⼦节点,⼜因为该根节点要能代表整个以它为根节点的⼆叉树的权重,所以其权值要为其所有⼦节点的权重之和。
课程设计(数据结构)哈夫曼树和哈夫曼编码二○○九年六月二十六日课程设计任务书及成绩评定课题名称表达式求值哈夫曼树和哈夫曼编码Ⅰ、题目的目的和要求:巩固和加深对数据结构的理解,通过上机实验、调试程序,加深对课本知识的理解,最终使学生能够熟练应用数据结构的知识写程序。
(1)通过本课程的学习,能熟练掌握几种基本数据结构的基本操作。
(2)能针对给定题目,选择相应的数据结构,分析并设计算法,进而给出问题的正确求解过程并编写代码实现。
Ⅱ、设计进度及完成情况Ⅲ、主要参考文献及资料[1] 严蔚敏数据结构(C语言版)清华大学出版社 1999[2] 严蔚敏数据结构题集(C语言版)清华大学出版社 1999[3] 谭浩强 C语言程序设计清华大学出版社[4] 与所用编程环境相配套的C语言或C++相关的资料Ⅳ、成绩评定:设计成绩:(教师填写)指导老师:(签字)二○○九年六月二十六日目录第一章概述 (1)第二章系统分析 (2)第三章概要设计 (3)第四章详细设计及实现代码 (8)第五章调试过程中的问题及系统测试情况 (12)第六章结束语 (13)参考文献 (13)第一章概述课程设计是实践性教学中的一个重要环节,它以某一课程为基础,可以涉及和课程相关的各个方面,是一门独立于课程之外的特殊课程。
课程设计是让同学们对所学的课程更全面的学习和应用,理解和掌握课程的相关知识。
《数据结构》是一门重要的专业基础课,是计算机理论和应用的核心基础课程。
数据结构课程设计,要求学生在数据结构的逻辑特性和物理表示、数据结构的选择和应用、算法的设计及其实现等方面,加深对课程基本内容的理解。
同时,在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。
在这次的课程设计中我选择的题目是表达式求值和哈夫曼树及哈夫曼编码。
这里我们介绍一种简单直观、广为使用的算法,通常称为“算符优先法”。
哈夫曼树又称最优树,是一类带权路径长度最短的树,有着广泛的应用。
哈夫曼树长度计算
哈夫曼树(Huffman Tree)是一种特殊的二叉树,通常用于数据压缩等领域。
在哈夫曼树中,每个叶子节点都对应一个权值(或频率),而非叶子节点的权值则等于其左右子节点权值之和。
哈夫曼树的构建过程是根据节点权值,不断选取权值最小的两个节点进行合并,直到只剩下一个根节点为止。
哈夫曼树的长度通常是指其带权路径长度(WPL,Weighted Path Length),即树中所有叶子节点的带权路径长度之和。
带权路径长度是指从根节点到该叶子节点的路径长度与该叶子节点权值的乘积。
计算哈夫曼树的长度(WPL)通常按照以下步骤进行:
根据给定的权值(或频率)构建哈夫曼树。
计算每个叶子节点的带权路径长度。
从根节点到叶子节点的路径长度可以通过从叶子节点向上回溯到根节点,累加每条边的权值得到。
叶子节点的带权路径长度则是该路径长度与叶子节点权值的乘积。
将所有叶子节点的带权路径长度相加,得到哈夫曼树的长度(WPL)。
需要注意的是,哈夫曼树的构建和长度计算通常使用优先队列(如最小堆)来优化过程,以提高效率。
在实际应用中,哈夫曼编码就是基于哈夫曼树的一种数据压缩方法,通过将出现频率
较高的字符编码为较短的二进制串,从而实现数据压缩。
哈夫曼树构造例题
假设有如下频率表:
字符 | 频率
----|------
a | 2
b | 4
c | 6
d | 8
e | 10
首先,需要将字符按照频率的从小到大的顺序排列,得到:a(2),b(4),c(6),d(8),e(10)
接下来,我们需要构造哈夫曼树:
1. 将频率最小的两个字符 a(2) 和 b(4) 组成一个节点,频率为6,得到新的频率表:
c(6),d(8),e(10),ab(6)
2. 将频率最小的两个字符 c(6) 和 ab(6) 组成一个新节点,频率为12,得到新的频率表:
d(8),e(10),abc(12)
3. 将频率最小的两个字符 d(8) 和 e(10) 组成一个新节点,频率为18,得到新的频率表:
abc(12),de(18)
4. 将最后剩下的两个节点 abc(12) 和 de(18) 组成一个新节点,得到最终的哈夫曼树。
最终的哈夫曼树如下所示:
```
30
/ \
12 18
/ \ / \
a(2) b(4) c(6) d(8) e(10)
```
根节点的频率为所有字符的频率之和,左子树和右子树分别代表相应字符的编码路径。
哈夫曼树的总结引言哈夫曼树(Huffman Tree)是一种用于无损数据压缩的重要数据结构。
它是由美国数学家大卫·哈夫曼于1952年提出的,被广泛应用于各种领域,如文件压缩、网络传输、数据存储等。
哈夫曼树的概念哈夫曼树是一种二叉树,其中每个叶子节点代表一个字符,且树的形状是通过字符出现频率构造而成的。
哈夫曼树的特点是,出现频率高的字符位于树的较低层,频率低的字符位于树的较高层,使得出现频率高的字符用较少的编码表示,出现频率低的字符用较多的编码表示,达到数据压缩的目的。
哈夫曼编码哈夫曼树的构建过程中,每个字符的出现频率是关键。
为了压缩数据,我们需要为每个字符分配一个唯一的二进制编码。
哈夫曼编码是通过哈夫曼树来生成的,它保证了没有任何一个字符的编码是其他字符编码的前缀,因此可以方便地进行数据的解压。
构建哈夫曼树的步骤构建哈夫曼树的步骤一般如下:1.统计每个字符的出现频率。
2.将每个字符作为一个单独的树节点,构建一个森林。
3.从森林中选择出现频率最低的两棵树合并为一棵新的树,新树的权重为两棵树的权重之和。
4.将新树放回森林,重复步骤3,直到森林中只剩下一棵树,即哈夫曼树。
5.对每个叶子节点,根据路径从根节点到该叶子节点的方向,赋予唯一的二进制编码。
哈夫曼树的性质哈夫曼树具有以下几个重要的性质:1.哈夫曼树是一棵最优二叉树,即带权路径长度最短的二叉树。
2.哈夫曼树的带权路径长度是所有叶子节点的权重乘以路径长度的总和。
3.哈夫曼树的路径长度定义为从树根到叶子节点的路径上的边的数量。
4.哈夫曼树的路径长度最小,即带权路径最短,适用于数据压缩等场景。
哈夫曼树的应用哈夫曼树广泛应用于数据压缩和编码领域。
通过构建哈夫曼树和哈夫曼编码,可以实现文本、图像等数据的无损压缩。
此外,哈夫曼树还被用于文件传输、网络传输等场景,可以大大提高数据传输效率和降低带宽消耗。
总结哈夫曼树是一种重要的数据结构,通过构建哈夫曼树和哈夫曼编码,可以实现数据的无损压缩和高效传输。
在哈夫曼树中,权值相同的叶子结点都在同一层.编者按:哈夫曼树的一种基本架构。
它是一种多属性树,每个结点都是一个集合,并且每个值都在同一个结点上。
这个树的每一个叶子都是唯一的节点。
该节点拥有唯一的特征。
图上所有结点都在同一层。
一、基本概念它是由 Levinson和 Hansman于1985年提出,并在1982年成为其主要研究成果之一的Ramesh树而被称为哈夫曼树上结构的一种典型多属性树。
我们需要对它进行编程。
因为它是由不同大小的叶子组成,每个叶子都有唯一的名字和节点编号。
该节点拥有唯一的特征,即拥有该节点所对应的所有叶子集合;且每个叶子都是唯一的节点拥有唯一的特征。
1、哈夫曼树哈夫曼树是一种常见的树型,其结构是一种二维的四边多属性树。
为了能比较不同叶子间差异,在构造哈夫曼树时需要在每一节之间构造一个边,然后在这条边对应于所构造的节点,最终在所有结点集合中找到最优解。
如果节点中有3个或以上(即3个不同大小)的同属,就可以使用此树构造哈夫曼树了。
二、哈夫曼树的基本原理哈夫曼树的基本原理是:节点与该节点的每个结点都只有一个属性,但是在每一棵树上,任何一个带有相同特征的结都是相同的,因此哈夫曼树具有唯一特征。
如果每一棵树上所有结点都在同一层中,那么每个特征也都在相同层中。
哈夫曼树形图:为了理解 Halman树的定义,我们需要首先知道哈夫曼树是如何构建的:一个节点要同时具有属性结点和元素集合。
它可以是多个结点或者多个元素集合的结点。
然后再将这些点集合连接起来得到哈夫曼图。
在生成树形图中,每一个节点都有它独有的特征。
因为这些特征代表了这个节点所属领域或者属性的总和,所以任何一条属性值作为对象所具有的能力都大于另一条属性值,也就是这个树形图中所有结点都与叶子相同。
在对哈夫曼树进行描述时,我们需要用到哈夫曼树这个概念来说明我们在计算树时如何确定某个节点是否拥有该等信息。
1、最大和第二大特征对于一棵树,每个元素都是该领域唯一的结,所以这个结点都具备该特征,也就是该节点具有最大和第二大特征。
数据结构——哈夫曼(Huffman)树+哈夫曼编码前天acm实验课,⽼师教了⼏种排序,抓的⼀套题上有⼀个哈夫曼树的题,正好之前离散数学也讲过哈夫曼树,这⾥我就结合课本,整理⼀篇关于哈夫曼树的博客。
哈夫曼树的介绍Huffman Tree,中⽂名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优⼆叉树。
定义:给定n个权值作为n个叶⼦结点,构造⼀棵⼆叉树,若树的带权路径长度达到最⼩,则这棵树被称为哈夫曼树。
这个定义⾥⾯涉及到了⼏个陌⽣的概念,下⾯就是⼀颗哈夫曼树,我们来看图解答。
(01) 路径和路径长度定义:在⼀棵树中,从⼀个结点往下可以达到的孩⼦或孙⼦结点之间的通路,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。
例⼦:100和80的路径长度是1,50和30的路径长度是2,20和10的路径长度是3。
(02) 结点的权及带权路径长度定义: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。
例⼦:节点20的路径长度是3,它的带权路径长度= 路径长度 * 权 = 3 * 20 = 60。
(03) 树的带权路径长度定义: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。
例⼦:⽰例中,树的WPL= 1*100 + 2*50 +3*20 + 3*10 = 100 + 100 + 60 + 30 = 290。
⽐较下⾯两棵树上⾯的两棵树都是以{10, 20, 50, 100}为叶⼦节点的树。
左边的树WPL=2*10 + 2*20 + 2*50 + 2*100 = 360 右边的树WPL=350左边的树WPL > 右边的树的WPL。
你也可以计算除上⾯两种⽰例之外的情况,但实际上右边的树就是{10,20,50,100}对应的哈夫曼树。
⾄此,应该堆哈夫曼树的概念有了⼀定的了解了,下⾯看看如何去构造⼀棵哈夫曼树。
PTA数据结构哈夫曼树与哈夫曼编码⽂章⽬录题⽬描述题⽬背景:介绍什么是哈夫曼树和哈夫曼编码, 不影响做题哈夫曼树(Huffman Tree)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)。
树的路径长度是从树在数据通信中,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}。
现要为使不等长编码为前缀编码(即要求⼀个字符的编码不能是另⼀个字符编码的前缀),可⽤字符集中的每个字符作为叶⼦结点⽣成⼀棵编码⼆叉树,为了获得传送报⽂的最短长度,可将每个字符的出现频率作为字符结点的权值赋予该结点上,显然字使⽤本题要求从键盘输⼊若⼲电⽂所⽤符号及其出现的频率,然后构造哈夫曼树,从⽽输出哈夫曼编码。
注意:为了保证得到唯⼀的哈夫曼树,本题规定在构造哈夫曼树时,左孩⼦结点权值不⼤于右孩⼦结点权值。
如权值相等,则先选优先级队列中先出队的节点。
编码时,左分⽀取“0”,右分⽀取“1”。
输⼊格式输⼊有3⾏第1⾏:符号个数n(2~20)第2⾏:⼀个不含空格的字符串。
记录着本题的符号表。
我们约定符号都是单个的⼩写英⽂字母,且从字符‘a’开始顺序出现。
也就是说,如果 n 为 2 ,则符号表为 ab;如果 n 为 6,则符号为 abcdef;以此类推。
第3⾏:各符号出现频率(⽤乘以100后的整数),⽤空格分隔。
输出格式先输出构造的哈夫曼树带权路径长度。
接下来输出n⾏,每⾏是⼀个字符和该字符对应的哈夫曼编码。
字符按字典顺序输出。
字符和哈夫曼编码之间以冒号分隔。
样例输⼊:8abcdefgh5 29 7 8 14 23 3 11输出:271a:0001b:10c:1110d:1111e:110f:01g:0000h:001⼀点说明关于题⽬描述中的"如权值相等,则先选优先级队列中先出队的节点"可以参考上图, 权值为7的节点选择了权值为8的叶⼦节点, ⽽不是权值为8的⼦树感觉题⽬想表达的意思是, 若权值相等,则先选优先级队列中先⼊队的节点(如有错误, 望指正)想法利⽤优先队列维护⼩根堆(因为建树时,要选两个权值最⼩的),利⽤哈夫曼算法建树,再根据所建哈夫曼树,利⽤深搜回溯,得到各个字符的哈夫曼编码和树的带权路径长度实现#include <cstdio>#include <iostream>#include <string>#include <queue>#include <vector>using namespace std;struct node{int weight;char ch = 'z' + 1; // 这样在优先队列⾃定义排序时, 可以做到权值相等,则先选优先级队列中先出队的节点node *lchild, *rchild;};// ⾃定义优先队列的排序⽅式, 权值⼩优先, 权值相等,则先选优先级队列中先出队的节点struct cmp{bool operator() (node* a, node* b){if(a->weight == b->weight)return a->ch > b->ch;return a->weight > b->weight;}};int n, WPL; // n:结点数 WPL:树的带权路径长度(⾮叶⼦节点的权值和)string str;priority_queue<node, vector<node*>, cmp> q; //vector<char> ans[100]; // 存放哈夫曼编码vector<char> code; // ⽤于深搜得到哈夫曼编码node* createTree() // 建⽴哈夫曼树{node* r;while(!q.empty()){if(q.size() == 1){node* a = q.top();q.pop();r = a;break;}else{node* a = q.top();q.pop();node* b = q.top();q.pop();node* c = new node();c->weight = a->weight + b->weight;c->lchild = a;c->rchild = b;r = c;q.push(c);}}return r;}void print() // 输出前缀编码{cout << WPL << endl;for(int i=0; i<n; i++){cout << str[i] << ":";int index = str[i] - 'a';for(int j=0; j<ans[index].size(); j++)cout << ans[index][j];cout << endl;}}void dfs(node* root) // 深搜回溯得到哈夫曼编码和树的带权路径长度{if(root->lchild != NULL || root->rchild != NULL)WPL += root->weight; // WPL即⾮叶⼦节点的权值之和if(root->lchild == NULL && root->rchild == NULL){char ch = root->ch;ans[ch-'a'] = code; // 根据叶⼦节点的字符, 判断是谁的哈夫曼编码return;}if(root->lchild != NULL){code.push_back('0');dfs(root->lchild);code.pop_back(); // 回溯}if(root->rchild != NULL){code.push_back('1');dfs(root->rchild);code.pop_back(); // 回溯}return;}int main(){cin >> n;cin >> str;for(int i=0; i<n; i++) // 读⼊各节点的权值, 利⽤优先队列维护⼩根堆, 便于建树{node* temp = new node(); // 不要忘记给指针分配空间cin >> temp->weight;temp->ch = str[i];temp->lchild = temp->rchild = NULL;q.push(temp);}node* root = createTree(); // 建⽴哈夫曼树dfs(root); // 回溯得到哈夫曼编码及WPLprint();return 0;}。
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。
7数据结构复习题(二叉树)一.判断题(下列各题,正确的请在前面的括号内打√;错误的打╳)(√)(1)树结构中每个结点最多只有一个直接前驱。
(ㄨ)(2)完全二叉树一定是满二查树。
(ㄨ)(3)在中序线索二叉树中,右线索若不为空,则一定指向其双亲。
(√)(4)一棵二叉树中序遍历序列的最后一个结点,必定是该二叉树前序遍历的最后一个结点。
(√)(5)二叉树的前序遍历中,任意一个结点均处于其子女结点的前面。
(√)(6)由二叉树的前序遍历序列和中序遍历序列,可以推导出后序遍历的序列。
(√)(7)在完全二叉树中,若一个结点没有左孩子,则它必然是叶子结点。
(ㄨ)(8)在哈夫曼编码中,当两个字符出现的频率相同,其编码也相同,对于这种情况应该做特殊处理。
(ㄨ)(9)含多于两棵树的森林转换的二叉树,其根结点一定无右孩子。
(√)(10)具有n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点。
二.填空题(1)在树中,一个结点所拥有的子树数称为该结点的度。
(2)度为零的结点称为叶(或叶子,或终端)结点。
(3)树中结点的最大层次称为树的深度(或高度)。
(4)对于二叉树来说,第i层上至多有2i-1个结点。
(5)深度为h的二叉树至多有2h-1 个结点。
(6)由一棵二叉树的前序序列和中序序列可唯一确定这棵二叉树。
(7)有20个结点的完全二叉树,编号为10的结点的父结点的编号是 5 。
(8)哈夫曼树是带权路径长度最小的二叉树。
(9)由二叉树的后序和中序遍历序列,可以唯一确定一棵二叉树。
(10)某二叉树的中序遍历序列为: DEBAC,后序遍历序列为:EBCAD。
则前序遍历序列为:DABEC 。
(11)设一棵二叉树结点的先序遍历序历为:ABDECFGH,中序遍历序历为:DEBAFCHG,则二叉树中叶结点是:E、F、H 。
(12)已知完全二叉树的第8层有8个结点,则其叶结点数是68 。
(13)由树转换成二叉树时,其根结点无右子树。
(14)采用二叉链表存储的n个结点的二叉树,一共有2n 个指针域。
哈夫曼树是一种经典的树形数据结构,它被广泛应用于信息编码和压缩算法中。
哈夫曼树的构建过程是通过合并有序表来实现的,而最多比较次数是衡量哈夫曼树构建效率的重要指标之一。
一、哈夫曼树的构建原理1. 哈夫曼树的定义在介绍哈夫曼树合并有序表最多比较次数之前,需要先了解哈夫曼树的构建原理。
哈夫曼树是一种特殊的二叉树,它的叶子节点对应着待编码的字符或符号,而非叶子节点则是通过合并两个权值最小的节点而得到的新节点。
通过不断地合并和重排,最终得到一棵哈夫曼树,从而实现对字符进行高效编码。
2. 哈夫曼树的构建过程哈夫曼树的构建过程是通过合并有序表来实现的。
将待编码的字符按照其出现频率的大小进行排序,得到一个初始的有序表。
依次选择权值最小的两个节点进行合并,并更新有序表。
不断重复这个过程,直到只剩下一个节点,即得到了完整的哈夫曼树。
二、哈夫曼树合并有序表最多比较次数哈夫曼树合并有序表的最多比较次数是一个重要的性能指标,它直接影响着哈夫曼树的构建效率和编码的质量。
在构建哈夫曼树的过程中,每次选择权值最小的节点进行合并都需要进行比较操作,而最多比较次数则是衡量这一过程的关键指标。
在给定的有序表中,有$n$个节点需要合并,根据哈夫曼树的构建原理可知,合并过程需要进行$(n-1)$次比较。
哈夫曼树合并有序表的最多比较次数可以通过以下公式进行计算:$$N_{\text{max}} = n - 1$$其中,$N_{\text{max}}$表示哈夫曼树合并有序表的最多比较次数,$n$表示给定的有序表中节点的个数。
这个公式的推导过程较为简单,但是却能够有效地帮助我们评估和分析哈夫曼树构建过程的效率。
三、哈夫曼树合并有序表最多比较次数的影响因素1. 节点个数$n$的影响哈夫曼树合并有序表最多比较次数直接依赖于节点个数$n$,因此节点个数的大小对最多比较次数有着显著的影响。
一般来说,节点个数越多,最多比较次数也会相应增加,因为需要进行更多次的合并操作才能得到完整的哈夫曼树。