哈夫曼树构造过程

哈夫曼树的构造今天的内容，主要是给大家介绍如何通过哈夫曼树，构建一个可供其他人访问的应用程序。

今天我们首先来看一段简单的视频，哈夫曼树是一种可用于建立网络节点之间关系以及通过这些关系传递网络信息的分布式节点树。

对于区块链项目而言，这一点尤为重要。

它不仅能解决一些应用程序在运行过程中无法发现问题，而且它还能实现去中心化，以及分布式存储，使项目更加安全。

这是区块链技术在数字经济领域应用最为广泛和成功的一个表现形式。

因此我们今天主要来讲解一下一个可用于建立网络节点之间关系以及通过网络信息给用户的哈夫曼树。

这个结构是由三个节点（每一个节点）组成。

1.每个节点都有自己的密钥（节点名称）每个节点都有自己的密钥，这是为了保证这些密钥是安全的。

因为每一个访问该节点的用户都会看到自己的隐私（例如姓名、出生日期等）。

密钥和哈夫曼树的节点是彼此独立的，而不是彼此关联的。

每个密钥只有一个随机数。

如果不符合哈夫曼(Hoffman)所定义的条件，那么这颗树木将无法被接受而且它会破坏整个树的结构。

一旦产生新的节点加入了哈夫曼树时，它就会有一个新的随机数产生哈夫曼信号：这个信号将被认为能使其具有可被使用的性能以及可扩展性；从这个定义来看，它就有这样一个优点：可以有效防止恶意攻击者盗取密钥并使整个网络安全高效；并能保证每个节点都能获取到正确信息进行验证。

这意味着每个节点都有自己独立而又安全的密钥和一个可以被使用以及验证过（不被其他人知道）这样一个重要节点来传递网络信息!;所以哈夫曼树中就出现了这样一句话：“区块链技术不能通过改变现有规则来改变现有制度”！首先我们要了解如何构建一个哈夫曼树应用程序以及如何通过哈夫曼构建其应用程序来实现哈夫曼树并使其更加安全？对于一个简单而且非常有用！要注意哈夫曼树还可以实现分布式存储和去中心化网络中可追溯数据库信息能够被访问节点看到这些信息并且它可以被安全地存储到哈夫曼树中并且被其他人访问2.每一个节点都由一定数量的节点（例如1个）组成每个节点都有自己的独特功能，可以对网络中正在运行的程序或系统进行交互并存储数据。

6.3哈夫曼树6.3.1基本术语1.路径和路径长度若在一棵中存在着一个结点序列k1 ,k2,…,kj，使得ki是k1+i 的双亲(1ji<≤)，则称此结点序列是从k1～kj的路径，因树中每个结点只有一个双亲结点，所以它也是这两个结点之间k 1～kj所经过的分支数称为这两点之间的路径长度，它等于路径上的结点数减1(实际就是边数)。

如在图5-19(a)所示的二叉树中，从树根结点L到叶子结点P的路径为结点序列L、M、S、P，路径长度为3。

(a) (b)(c) (d)图5-19 二叉排序树的删除2.结点的权和带权路径长度在许多应用中，常常将树中的结点赋上一个有着某种意义的实数，我们称此实数为该结点的权。

结点的带权路径长度规定为从树根结点到该结点之间的路径长度与该结点上权的乘积3.树的带权路径长度树的带权路径长度定义为树中所有叶子结点的带权路径长度这和，通常记为：2 WPL = ∑=n i i i lw 1其中n 表示叶子结点的数目，i w 和i l 分别表示叶子结点i k 的权值和根到i k 之间的路径长度 。

4.哈夫曼树哈夫曼(Huffman)树又称最优二叉树。

它是n 个带权叶子结点构成的所有二叉树中，带权路径长度 WPL 最小的二叉树。

因为构造这种树的算法是最早由哈夫曼于1952年提出的，所以被称之为哈夫曼树。

例如，有四个叶子结点a 、b 、c 、d ，分别带权为9、4、5、2，由它们构成的三棵不同的二叉树（当然还有其它许多种）分别如图5-20(a)到图5-20(c)所示。

b ac a b cd d c a b d(a) (b) (c)图5-20 由四个叶子结点构成的三棵不同的带权二叉树 每一棵二叉树的带权路径长度WPL 分别为：(a) WPL = 9×2 + 4×2 + 5×2 + 2×2 = 40(b) WPL = 4×1 + 2×2 + 5×3 + 9×3 = 50(c) WPL = 9×1 + 5×2 + 4×3 + 2×3 = 37其中图5-20(c)树的WPL 最小，稍后便知，此树就是哈夫曼树。

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。

c语言哈夫曼树的构造及编码一、哈夫曼树概述哈夫曼树是一种特殊的二叉树，它的构建基于贪心算法。

它的主要应用是在数据压缩和编码中，可以将频率高的字符用较短的编码表示，从而减小数据存储和传输时所需的空间和时间。

二、哈夫曼树的构造1. 哈夫曼树的定义哈夫曼树是一棵带权路径长度最短的二叉树。

带权路径长度是指所有叶子节点到根节点之间路径长度与其权值乘积之和。

2. 构造步骤(1) 将待编码字符按照出现频率从小到大排序。

(2) 取出两个权值最小的节点作为左右子节点，构建一棵新的二叉树。

(3) 将新构建的二叉树加入到原来排序后队列中。

(4) 重复上述步骤，直到队列只剩下一个节点，该节点即为哈夫曼树的根节点。

3. C语言代码实现以下代码实现了一个简单版哈夫曼树构造函数：```ctypedef struct TreeNode {int weight; // 权重值struct TreeNode *leftChild; // 左子节点指针struct TreeNode *rightChild; // 右子节点指针} TreeNode;// 构造哈夫曼树函数TreeNode* createHuffmanTree(int* weights, int n) {// 根据权值数组构建节点队列，每个节点都是一棵单独的二叉树TreeNode** nodes = (TreeNode**)malloc(sizeof(TreeNode*) * n);for (int i = 0; i < n; i++) {nodes[i] = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));nodes[i]->weight = weights[i];nodes[i]->leftChild = NULL;nodes[i]->rightChild = NULL;}// 构建哈夫曼树while (n > 1) {int minIndex1 = -1, minIndex2 = -1;for (int i = 0; i < n; i++) {if (nodes[i] != NULL) {if (minIndex1 == -1 || nodes[i]->weight < nodes[minIndex1]->weight) {minIndex2 = minIndex1;minIndex1 = i;} else if (minIndex2 == -1 || nodes[i]->weight < nodes[minIndex2]->weight) {minIndex2 = i;}}}TreeNode* newNode =(TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));newNode->weight = nodes[minIndex1]->weight + nodes[minIndex2]->weight;newNode->leftChild = nodes[minIndex1];newNode->rightChild = nodes[minIndex2];// 将新构建的二叉树加入到原来排序后队列中nodes[minIndex1] = newNode;nodes[minIndex2] = NULL;n--;}return nodes[minIndex1];}```三、哈夫曼编码1. 哈夫曼编码的定义哈夫曼编码是一种前缀编码方式，它将每个字符的编码表示为二进制串。

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。

哈夫曼树的构造关键思想： 依据哈弗曼树的定义，⼀棵⼆叉树要使其WPL值最⼩，必须使权值越⼤的叶⼦结点越靠近根结点，⽽权值越⼩的叶⼦结点越远离根结点。

哈弗曼根据这⼀特点提出了⼀种构造最优⼆叉树的⽅法，其基本思想如下：1。

根据给定的n个权值{w1, w2, w3 ... w n }，构造n棵只有根节点的⼆叉树，令起权值为w j2。

在森林中选取两棵根节点权值最⼩的树作为左右⼦树，构造⼀颗新的⼆叉树，置新⼆叉树根节点权值为其左右⼦树根节点权值之和。

注意，左⼦树的权值应⼩于右⼦树的权值。

3。

从森林中删除这两棵树，同时将新得到的⼆叉树加⼊森林中。

（换句话说，之前的2棵最⼩的根节点已经被合并成⼀个新的结点了）4。

重复上述两步，直到只含⼀棵树为⽌，这棵树即是哈弗曼树以下演⽰了⽤Huffman算法构造⼀棵Huffman树的过程：考研题⽬：三、哈夫曼树的在编码中的应⽤在电⽂传输中，须要将电⽂中出现的每⼀个字符进⾏⼆进制编码。

在设计编码时须要遵守两个原则：（1）发送⽅传输的⼆进制编码，到接收⽅解码后必须具有唯⼀性，即解码结果与发送⽅发送的电⽂全然⼀样；（2）发送的⼆进制编码尽可能地短。

以下我们介绍两种编码的⽅式。

1. 等长编码这样的编码⽅式的特点是每⼀个字符的编码长度同样（编码长度就是每⼀个编码所含的⼆进制位数）。

如果字符集仅仅含有4个字符A，B，C，D，⽤⼆进制两位表⽰的编码分别为00，01，10，11。

若如今有⼀段电⽂为：ABACCDA，则应发送⼆进制序列：00010010101100，总长度为14位。

当接收⽅接收到这段电⽂后，将按两位⼀段进⾏译码。

这样的编码的特点是译码简单且具有唯⼀性，但编码长度并⾮最短的。

2. 不等长编码在传送电⽂时，为了使其⼆进制位数尽可能地少，能够将每⼀个字符的编码设计为不等长的，使⽤频度较⾼的字符分配⼀个相对照较短的编码，使⽤频度较低的字符分配⼀个⽐較长的编码。

⽐如，能够为A，B，C，D四个字符分别分配0，00，1，01，并可将上述电⽂⽤⼆进制序列：000011010发送，其长度仅仅有9个⼆进制位，但随之带来了⼀个问题，接收⽅接到这段电⽂后⽆法进⾏译码，由于⽆法断定前⾯4个0是4个A，1个B、2个A，还是2个B，即译码不唯⼀，因此这样的编码⽅法不可使⽤。

构造霍夫曼树的方法嘿，咱今儿就来聊聊构造霍夫曼树的那些事儿！你说这霍夫曼树啊，就像是一个奇妙的拼图游戏。

想象一下，你有一堆乱七八糟的小木块，每个木块上都标着不同的数字，这就好比是各种字符和它们出现的频率。

咱的任务呢，就是要把这些小木块巧妙地组合起来，搭建成一棵漂亮又实用的树。

首先呢，咱得把这些带着数字的小木块按照数字大小排个序。

这就像是给它们排排队，让它们整整齐齐的。

然后呢，从最小的两个木块开始，把它们组合成一个新的“大块头”，这个“大块头”的数字就是那两个小木块数字的和。

接下来，再把这个新的“大块头”放回队伍里，重新排序。

就这么不断地重复这个过程，把小的组合成大的，再组合成更大的。

你看啊，这多像我们搭积木呀！一块一块往上堆，最后堆出一个神奇的形状。

在构造霍夫曼树的过程中，可不能马虎哟！每一步都得小心翼翼，就跟走钢丝似的，稍有偏差，这棵树可能就长得不那么完美啦。

而且哦，你还得有耐心。

这可不是一下子就能完成的事儿，得慢慢来，就像绣花一样，一针一线都得精细。

等咱终于把这棵霍夫曼树构造好啦，哇塞，那可真是满满的成就感呀！就好像自己创造了一个小世界一样。

这时候再回头看看那些原本杂乱无章的小木块，现在都乖乖地在树上找到自己的位置啦，多有意思！构造霍夫曼树，不仅是一个技术活儿，更是一种乐趣呀！它让我们看到数字和算法的奇妙之处，让我们感受到知识的力量。

所以呀，别小瞧了这构造霍夫曼树的方法，它能在很多地方发挥大作用呢！比如在数据压缩里，它就能帮我们节省好多空间，让信息传递得更快更高效。

怎么样，是不是对构造霍夫曼树有了更深刻的认识啦？赶紧去试试吧，说不定你就能搭出一棵超级棒的霍夫曼树呢！。

哈夫曼树构造例题【原创版】目录1.哈夫曼树的概念和基本性质2.哈夫曼树的构造方法3.哈夫曼树的应用实例正文哈夫曼树（Huffman Tree）是一种带权路径长度最短的二叉树，它是由美国计算机科学家 David A.Huffman 在 1952 年提出的。

哈夫曼树的主要应用是在数据压缩和编码领域，通过将原始数据转换成对应的哈夫曼编码，可以大大减少数据的存储空间和传输时间。

一、哈夫曼树的概念和基本性质哈夫曼树是一棵满二叉树，它的构造方法是将权值最小的两个节点合并为一个新节点，新节点的权值为两个节点权值的和。

重复这个过程，直到所有的节点都被合并为一个根节点。

哈夫曼树的基本性质包括：1.哈夫曼树是一棵满二叉树，即除了最后一层外，其他层的节点数都是满的。

2.哈夫曼树的叶节点（即最后一层的节点）对应于原始数据中的每个字符，且权值最小的叶节点在最左边。

3.哈夫曼树的每个父节点的权值等于其左右子节点权值之和。

二、哈夫曼树的构造方法构造哈夫曼树的方法可以分为两个步骤：1.根据原始数据中的字符出现频率构建一个哈夫曼树。

首先将原始数据中的每个字符作为叶子节点，权值为该字符出现的频率。

然后在这些节点中选择权值最小的两个节点合并为一个新节点，新节点的权值为两个节点权值的和。

重复这个过程，直到所有的节点都被合并为一个根节点。

2.对哈夫曼树进行编码。

从根节点到每个叶节点的路径代表一个字符的编码，其中左子节点的边表示 0，右子节点的边表示 1。

例如，如果某个字符的叶节点位于路径“001”，那么该字符的编码就是“001”。

三、哈夫曼树的应用实例哈夫曼树在数据压缩和编码领域有着广泛的应用，以下是一个简单的实例：假设有如下一段原始数据：“aaabbbccc”，对应的哈夫曼树如下：```10/a c/ /a b b c```根据哈夫曼树，我们可以得到该数据集的哈夫曼编码为：“101 102 103 11 10”。

其中，“101”代表字符“a”，“102”代表字符“b”，“103”代表字符“c”。

第9讲 哈夫曼树及其构造——教学讲义哈夫曼树可用来构造最优编码，用于信息传输、数据压缩等方面，哈夫曼树是一种应用广泛的二叉树。

一、 哈夫曼树1．哈夫曼树的基本概念在介绍哈夫曼树之前，先给出几个基本概念。

● 结点间的路径和路径长度路径是指从一个结点到另一个结点之间的分支序列，路径长度是指从一个结点到另一个结点所经过的分支数目。

● 结点的权和带权路径长度在实际的应用中，人们常常给树的每个结点赋予一个具有某种实际意义的实数，称该实数为这个结点的权。

在树型结构中，把从树根到某一结点的路径长度与该结点的权的乘积，叫做该结点的带权路径长度。

● 树的带权路径长度树的带权路径长度为树中从根到所有叶子结点的各个带权路径长度之和，通常记为：∑=⨯=n1i ii l w WPL其中n 为叶子结点的个数，w i 为第i 个叶子结点的权值，l i 为第i 个叶子结点的路径长度。

例6-5 计算下图中三棵二叉树的带权路径长度。

WPL(a)=7×2＋5×2＋2×2＋4×2＝36 WPL(b)=4×2＋7×3＋5×3＋2×1＝46 WPL(c)=7×1＋5×2＋2×3＋4×3＝35研究树的路径长度PL 和带权路径长度WPL，目的在于寻找最优分析。

问题1: 什么样的二叉树的路径长度PL 最小？一棵树的路径长度为0结点至多只有1个 （根） 路径长度为1结点至多只有2个 （两个孩子） 路径长度为2结点至多只有4个依此类推： 路径长度为K 结点至多只有 2k个所以n 个结点二叉树其路径长度至少等于如下图所示序列的前n 项之和。

0 ，1 ， 1 ，2， 2， 2， 2，3， 3，3，3，3，3，3，3，4，4，....... n=1 n=2 n=3 n=4 n=5 n=6 n=7 n=8 ... n=15结点序列及结点的路径长度A B C D 7 5 2 4 (a)权为36 C B D A 7 5 24 (b)权为46A B C D 7 5 2 4 (c)权为35 具有不同带权路径长度的二叉树由上图可知，结点n 对应的路径长度为⎣⎦n log 2，所以前n 项之和为21lognk k =⎢⎥⎣⎦∑。

第1章绪论1 •简述下列概念：数据、数据元素、数据项、数据对象、数据结构、逻辑结构、存储结构、抽象数据类型。

答案：数据：是客观事物的符号表示，指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。

如数学计算中用到的整数和实数，文本编辑所用到的字符串，多媒体程序处理的图形、图像、声音、动画等通过特殊编码定义后的数据。

数据元素：是数据的基本单位，在计算机中通常作为一个整体进行考虑和处理。

在有些情况下，数据元素也称为元素、结点、记录等。

数据元素用于完整地描述一个对象，如一个学生记录，树中棋盘的一个格局（状态）、图中的一个顶点等。

数据项：是组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小单位。

例如，学生基本信息表中的学号、姓名、性别等都是数据项。

数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。

例如：整数数据对象是集合N={0, ± 1，土2，…}，字母字符数据对象是集合C={ ‘A',‘ B',…，‘ Z', ‘a',‘ $,•••,‘ z' }, 学生基本信息表也可是一个数据对象。

数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

换句话说，数据结构是带“结构”的数据元素的集合，“结构”就是指数据元素之间存在的关系。

逻辑结构：从逻辑关系上描述数据，它与数据的存储无关，是独立于计算机的。

因此，数据的逻辑结构可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。

存储结构：数据对象在计算机中的存储表示，也称为物理结构。

抽象数据类型：由用户定义的，表示应用问题的数学模型，以及定义在这个模型上的一组操作的总称。

具体包括三部分：数据对象、数据对象上关系的集合和对数据对象的基本操作的集合。

2•试举一个数据结构的例子，叙述其逻辑结构和存储结构两方面的含义和相互关系。

答案：例如有一张学生基本信息表，包括学生的学号、姓名、性别、籍贯、专业等。

每个学生基本信息记录对应一个数据元素，学生记录按顺序号排列，形成了学生基本信息记录的线性序列。

c语言实现构造哈夫曼树代码一、哈夫曼树简介哈夫曼树是一种特殊的二叉树，其每个叶子节点都对应一个权值，而非叶子节点则没有权值。

哈夫曼树的构造过程中，将权值较小的节点放在左子树，权值较大的节点放在右子树，这使得哈夫曼树的带权路径最短。

哈夫曼编码就是利用这种特性实现对数据进行压缩。

二、C语言实现构造哈夫曼树1. 定义结构体首先需要定义一个结构体来表示哈夫曼树中的节点。

结构体中包含了该节点的权值以及指向左右子节点的指针。

```typedef struct TreeNode {int weight;struct TreeNode *left;struct TreeNode *right;} TreeNode;2. 构造哈夫曼树接下来需要实现构造哈夫曼树的函数。

该函数接收一个数组作为输入，数组中存储了每个叶子节点的权值。

首先需要将数组中所有元素转化为TreeNode类型，并将它们存储在一个链表中。

```TreeNode *createTreeNodes(int weights[], int size) {TreeNode *nodes[size];for (int i = 0; i < size; i++) {nodes[i] = (TreeNode *)malloc(sizeof(TreeNode));nodes[i]->weight = weights[i];nodes[i]->left = NULL;nodes[i]->right = NULL;}return nodes;}```接下来，需要实现一个函数来找到权值最小的两个节点。

该函数接收一个链表作为输入，并返回该链表中权值最小的两个节点。

```void findMinNodes(TreeNode **nodes, int size, TreeNode**minNode1, TreeNode **minNode2) {*minNode1 = *minNode2 = NULL;for (int i = 0; i < size; i++) {if (*minNode1 == NULL || (*nodes)[i].weight <(*minNode1)->weight) {*minNode2 = *minNode1;*minNode1 = &(*nodes)[i];} else if (*minNode2 == NULL || (*nodes)[i].weight < (*minNode2)->weight) {*minNode2 = &(*nodes)[i];}}}```接下来，需要实现一个函数来构造哈夫曼树。

哈夫曼树的构造————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：哈夫曼树的构造构造哈夫曼树的过程是这样的一、构成初始集合对给定的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、选取左右子树在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、删除左右子树从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，重复二和三两步，直到集合F中只有一棵二叉树为止。

举个例子有个序列是(7,9,2,6,32,3,21,10)叫你求哈夫曼树步骤一：把这些点都看成是一个只有根结点的树的集合F步骤二，选2个值最小的树步骤三：在这些树的集合F中删除这2棵树然后把构成一颗二叉树变成了（5 = 2 + 3）然后把这个树加入到集合F5代表这棵树的权值然后继续上述步骤肯定是选 5 和 6把这2个构成二叉树在F中删除5 6 加入11这棵树变成了继续上述步骤选7 和9在F中删除7 和9加入16这棵树变成了继续上述步骤选10 和11在F中删除10 和11 加入21这棵树继续上述步骤选16和21 （有2个21，随便选哪个）我选那个只有一个根结点的21好了16和21构成二叉树在F中删除这16和21这两棵树加入37这棵树继续上述步骤选21和32构成二叉树在F中删除21和32这2两棵树加入53这棵树还是继续上面步骤把F中的两棵树合并成一棵树完成了!这个就是哈夫曼树。