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编码-# 的应用——编码

“最优”的二叉   我们考虑这样一个要求:把成绩从百分制转为五级制。...我们称这样为最优二叉,或者。   那么我们的问题就转变为:给N个节点,如何构造这样一棵。   ...的构造   我们观察的形态 编码,很容易看出,越大的数字应该放在越靠近根节点的位置,这样路径长度比较短:   构造这种树的算法是一种很好理解的贪心算法: 1....重复整个过程直到只剩下一棵为止。   那么我们有一个问题,唯一吗?...实际上并不矛盾,因为这两棵有相同的带权路径长度,所以他们都是最优的,你可以自己计算一下。   的应用——编码   最经典的应用是编码。

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    编码

    在一般的数据结构的书中,的那章后面,著者一般都会介绍一下(HUFFMAN)编码。编码是的一个应用。编码应用广泛,如JPEG中就应用了编码。...首先介绍什么是又称最优二叉,是一种带权路径长度最短的二叉。...+Wn*Ln),N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉,相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。可以证明的WPL是最小的。   ...编码步骤: 一、对给定的n个权值{W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉的初始集合F= {T1,T2,T3,...,Ti,......---- Huffman 编码   例:D={A,B…, M}     W={2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41},则对应的如下: ?

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    编码和字典

            (Huffman Tree)是一种带权路径长度最短的二叉常常用于数据压缩,其压缩效率比较高。...的构建过程可以贪心算法实现,构建出的可以保证带权路径长度最短。...该方法的核心思想是,将出现频率较高的字符较短的编码表示,出现频率较低的字符较长的编码表示,以达到压缩数据的目的。 编码的实现过程可以分为两个阶段: (1)建立。...编码的编码和解码过程都可以通过实现,因此编码具有很好的可逆性。...所以我们就可以使用编码,也就是最优无前缀编码。 通过这个得到A:0 B:10 C:110 D:111,原文也就转换成了01001101101110,len= 14。

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    可以证明的WPL是最小的。         构造的算法如下:         1)对给定的n个权值{W1,W2,W3,...,Wi,......例如,对于4个权值为1、3、5、7的节点构造一棵,其构造过程如下图所示:  可以计算得到该的路径长度WPL=(1+3)*3+2*5+1*7=26。        ...对于,有一个很重要的定理:对于具有n个叶子节点的,共有2*n-1个节点。        ...这里给出构造的算法(算法实现使用C语言而不是java)。出于简单性考虑,构造的不是采用链式存储,而是以数组方式存储,其中使用数组位置索引标识节点的链接。...编码是一种变长的编码方案,其核心就是使频率越高的码元(这个词不知的是否准确,就是要编码的对象,可以是字符串等等了)采用越短的编码。

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    学习笔记-构建

    什么是(Huffman Tree)是一种用于数据压缩的树形数据结构,由David A. Huffman在1952年发明。...最终生成的是一棵带权路径长度最小的二叉,可以根据来生成每个字符的编码,从而实现数据压缩。 构建过程 从数组中选择权值最小的两个结点,作为子结点,生成一棵。...然后再以此类推,重复两步,当数组中只剩下一棵的时候,就已经构建好了。...构建代码(C++) 下面是使用c++实现的构建的代码 //构建 BTreeNode *CreateHuffman(ElemType a[],int n) { BTreeNode...下面是编码的实现算法: 通过递归调用实现编码,函数首先判断当前结点是否由孩子结点,如果没有孩子结点,就直接遍历静态数组,输出,此时数组就是当前结点的编码。

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    C++实验】编码实验

    试为这样的u信息收发编写一个码的编/译码系统。 基本要求: (1)接收原始数据(电文):从终端输入电文(电文为一个字符串,假设仅由26个小写英文字母构成)。...(2)编码:利用已建好的,对电文进行编码。 (3)打印编码规则:即字符与编码的一一对应关系。 (4)打印显示电文以及该电文对应的编码。...(5)接收原始数据(编码):从终端输入一串二进制编码(由 0和1构成)。 (6)译码:利用已建好的对该二进制编码进行译码。 (7)打印译码内容:将译码结果显示在终端上。...for(int i=0;i<number;i++) { hfm[i].weight=temp[i][0]; code[i]=new HuffCode(number); } //开始构建...].lchild=x1; hfm[number+i].rchild=x2; hfm[number+i].weight=hfm[x1].weight+hfm[x2].weight; } //构建完成

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    C++ 漫谈

    的带权路径长度是所有可能构建的二叉中最小的。 则称符合上述条件的二叉为最优二叉,也称为(Huffman Tree)。 构建的目的是什么?...的设计思想是:对字符串信息进行编码设计时,让使用频率高的字符使用短码,使用频率低的长码,以优化整个信息编码的长度。基于这种简单、朴素的想法设计出来的编码也称为不等长编码。...为什么称编码为? 因为字符的编码是通过构建一棵自下向上的二叉推导出来的,如下图所示: 的特点: 信息结点都是叶子结点。 叶子结点具有权值。...相信大家对有了一个大概了解,至于如何通过构建,咱们继续再聊。 3....总结 是二叉的应用之一,掌握的建立和编码方法对解决实际问题有很大帮助。

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    编码-数据结构(C语言

    导语   本文使用C语言。...对某一输入的字符串,对其构造(),并由此树的到字符串中每一个字符的编码   本文编码采用顺序存储结构实现      给定N个权值作为N个叶子结点,构造一棵二叉,若该的带权路径长度达到最小...,称这样的二叉为最优二叉,也称为( Tree)。...是带权路径长度最短的,权值较大的结点离根较近。   ,图片来源百度百科编码   在数据通信中,需要将传送的文字转换成二进制的字符串,0,1码的不同排列来表示字符。...通过该,我们可以得到每个字符的编码 A=10,B=001,C=01,D=11,E=000   容易证明,每个字符的编码都是前缀编码   C语言实现编码   网上许多大佬实现的结点都是采用链式存储结构

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    (Java)

    :其实就是一个压缩算法,类似于最优解 例子: 有一次考试成绩分为4个等级:A、B、C、D,班级有100人,其中获得A的人数为20人,获得B为40人,获得C为10人,获得D为30人。...一共为: 40 * 1 + 30 * 2 + 20 * 3 + 10 *4 = 200 结果很明显:第二种判断的次数少 就是基于这个思想而来的,真正存放值的都为叶子节点(重要),把出现次数几率越高的越靠近根节点...,主要是构建过程,他构建效率是比较低的。...,重新按权重排序 4.循环第2步 当数组只剩一个元素,将它作为根节点 作用:二进制表示每个节点的值,所占空间最少 手写: /** * */ static...10) a(20) 这样对于一个含有20个a,40个b,10个c,30个d的字符串,所用的二进制bit最少 如果左为0,右数为1 其中 a的二进制表示为:111 b的二进制:0 d的二进制

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    C语言实现编码_编码压缩文件c语言

    // // 霍夫曼编码 // #include #include #include /**思路:一个有序链表(从大到小)来保存节点,然后通过链表来构造霍夫曼..., 再由霍夫曼得到霍夫曼编码**/ typedef struct huffman_tree_node{ int weight;//权重 char c;//字符 非叶子节点为0 struct huffman_tree_node...nextHuffmanTreeNode; } preHuffmanTreeNode->nextHuffmanTreeNode = NULL; return tempHuffmanTreeNode; } /** * 链表转霍夫曼...= 0){ //到叶子节点了 //打印编码结果(或保存到结构体中): printf("%c->%s\n", node->c, s); free(s); return; } //遍历左节点 编码增加一个0...; head = insert(head,node_d); head = insert(head,node_e); //转霍夫曼 HuffmanTreeNode *tree = createTree

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    (郝)及java实现

    是美国数学家Huffman发现的一种数据结构,该数据结构用在编码中,编码是一种压缩算法,本文主要针对的是这种数据结构,编码将在下篇博文中涉及。...在正式开始了解之前有几个概念需要了解: 1、路径长度:从树种一个节点到另一个节点间的分支构成两个节点之间的路径,路径上的分支数目就是路径长度,所以路径长度是针对两个节点间距离的一种描述,如下图所示...,ln},该的带权路径长度WPL则为根节点到其他所有节点带权路径长度之和,即WPL=∑ wk*lk,k从1到n 3、WPL最小时对应的二叉被称为,也叫做最优二叉。...将新形成的节点插入到队列中 q.add(n); } //最后一个节点就是根节点 Node root = q.poll(); //打印...public int compareTo(Node node){ return this.weight - node.weight; } } 拿上面这些数据来说明构造的整个过程

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    编码-原理及Java编码实现

    :​​编码—​​   编码有两个特点:   带权路径长度WPL最短且唯一;【核心减少编码的操作】编码互不为前缀(一个编码不是另一个编码的开头)【可进行还原用途】。   ...编码是如何进行应用的呢,有什么具体的示例呢?   是一颗二叉 编码,其是根据元素的权重来进行构成的一棵,在树上的每个节点val都使用0或1来进行表示。   ...此时可以来说明前面一个问题:因为是带权路径长度最短的,权值较大的节点离根节点较近。...二、编码(Java题解)   编码思路过程: encode编码:构造 -> 获取字符及路径map -> 根据map去构建指定编码 1、构造: 准备条件:...编码细解& Java 实现​​   [3]. ​​视频:编码​​   [4]. ​​【JAVA】KMP算法保姆级教程​​ 本文共 1346 个字数,平均阅读时长 ≈ 4分钟

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    带权 -- ,与它的那张编码表

    这里要强调一下,不是专门的搜索二叉。你可以把和密码学搭上边,因为你没有那个表是无法对一个被加密(压缩)的文件进行解码的。...编码 这里要提一下编码表: 当然是一种,不过这种树有些特殊之处。编码呢,是根据规则生成的编码!...提供一个字符,根据编码规则,你会得到一个编码,不过你提供的字符必须在编码表中有对应的编码才行。...一般常见的编码方式:从根节点开始,向左遍历记为0,向右遍历记为1,遍历到某个字符的过程量即为其编码(这是一种方式而已),对于上面的图来说,编码方式为(虽然它不是,但是举个例子嘛,物尽其): A...重复2和3步骤,直到F只含一棵为止,这棵便是。 代码 这里先贴一份别人的,我复习完数据结构之后会去刷题并手写这些代码。 代码还是要自己的,书上得来终觉浅。 很完整的一套代码

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    (Huffman Code)

    定义 给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉,若该的带权路径长度达到最小,则称之为最优二叉,也就是。...减少数据量大小 数据都存储在叶子节点,解码时不会出现重复编码的冲突 根据数据的权重(出现频率)来决定编码,进一步压缩数据 使用场景 主要用于文件的不等长编码的无损压缩,如视频、文件等 构建Haffuman...最优二叉 最终在的左右子树中,加入0与1的编码,而对应的编码也就是Huffman编码。...部分编码如下: 字符 A H L M 编码 0000 11 011 0011 由于所有的字符都在Huffman的叶子节点上,所以编码与解码不会有冲突。...通过这棵编码,就可以对文件进行编解码,来压缩与解压文件了。

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