GDPU 数据结构 天码行空9
实验九 哈夫曼编码
一、【实验目的】
1、理解哈夫曼树的基本概念
2、掌握哈夫曼树的构造及数据结构设计
3、掌握哈夫曼编码问题设计和实现
二、【实验内容】
1、假设用于通信的电文仅由8个字母 {a, b, c, d, e, f, g, h} 构成,它们在电文中出现的概率分别为{ 0.07, 0.19, 0.02, 0.06, 0.32, 0.03, 0.21, 0.10 },试为这8个字母设计哈夫曼编码。

提示:包含两个过程:
(1)构建哈夫曼树
(2)输出编码。
三、【实验源代码】
🍑 优先队列版
#include <iostream>
#include <queue>
#include <map>
using namespace std;// 定义结点结构体
struct Node
{Node *l; // 左孩子结点Node *r; // 右孩子结点int w; // 结点权值char letter; // 字符// 结点构造函数Node(Node* _l, Node* _r, int _w, char _letter){l = _l;r = _r;w = _w;letter = _letter;}// 重载小于运算符bool operator < (const Node& cmp) const {return w > cmp.w;}
};priority_queue<Node> heap; // 定义优先队列用于构建哈夫曼树的堆
map<char, string> hafCode; // 存储哈夫曼编码的映射表// 构建哈夫曼树
Node* build()
{while (heap.size() > 1){// 从堆中取出两个权值最小的结点,合并为一个新的父结点Node* x = new Node(heap.top().l, heap.top().r, heap.top().w, heap.top().letter);heap.pop();Node* y = new Node(heap.top().l, heap.top().r, heap.top().w, heap.top().letter);heap.pop();Node* node = new Node(x, y, x->w + y->w, '!'); // 父结点的字符设为'!'heap.push(*node); // 将新父结点加入堆中}return new Node(heap.top().l, heap.top().r, heap.top().w, heap.top().letter); // 返回哈夫曼树的根结点
}// 递归遍历哈夫曼树,生成哈夫曼编码
void dfs(Node* n, string m)
{if (n->letter != '!'){hafCode.insert(make_pair(n->letter, m)); // 将字符和其对应的哈夫曼编码插入映射表}if (n->l != NULL)dfs(n->l, m + "0"); // 左孩子结点编码为m + "0"if (n->r != NULL)dfs(n->r, m + "1"); // 右孩子结点编码为m + "1"
}// 输出字符的哈夫曼编码
void printHafCode()
{for (char i = 'a'; i <= 'h'; i++)cout << "字母 " << i << " 的哈夫曼码值是: " << hafCode[i] << endl;
}int main()
{// 将初始字符权值放入优先队列中heap.push(Node(NULL, NULL, 7, 'a'));heap.push(Node(NULL, NULL, 19,'b'));heap.push(Node(NULL, NULL, 2, 'c'));heap.push(Node(NULL, NULL, 6, 'd'));heap.push(Node(NULL, NULL, 32,'e'));heap.push(Node(NULL, NULL, 3, 'f'));heap.push(Node(NULL, NULL, 21,'g'));heap.push(Node(NULL, NULL, 10,'h'));Node *root = build(); // 构建哈夫曼树dfs(root, ""); // 生成哈夫曼编码printHafCode(); // 输出哈夫曼编码return 0;
}
🍑 能跑就行
#include <iostream>
using namespace std;
#include <cstdio>
#include <cstring>
typedef struct node { //哈夫曼树中单个节点的信息int parent; //父节点char letter; //字母int lchild;int rchild;double weight; //权值
}*HuffmanTree;
void Select(HuffmanTree& tree, int n, int& s1, int& s2) { //找到权值最小的两个值的下标,其中s1的权值小于s2的权值int min = 0;for (int i = 1; i <= n; i++) {if (tree[i].parent == 0) {min = i;break;}}for (int i = min + 1; i <= n; i++) {if (tree[i].parent == 0 && tree[i].weight < tree[min].weight)min = i;}s1 = min; //找到第一个最小值,并赋给s1for (int i = 1; i <= n; i++) {if (tree[i].parent == 0 && i != s1) {min = i;break;}}for (int i = min + 1; i <= n; i++) {if (tree[i].parent == 0 && i != s1 && tree[i].weight < tree[min].weight)min = i;}s2 = min; //找到第二个最小值,并赋给s2
}
void CreateHuff(HuffmanTree& tree, char* letters, double* weights, int n) {int m = 2 * n - 1; //若给定n个数要求构建哈夫曼树,则构建出来的哈夫曼树的结点总数为2n-1tree = (HuffmanTree)calloc(m + 1, sizeof(node)); //开辟空间顺序储存Huffman树,用calloc开辟的空间初始化的值为0(NULL),符合Huffman树初始化条件(parent、weight、lchild、rchild等初始化应为0),由于tree[0]不存数据(因为任何节点的父节点若为0,会与节点初始化0值相混淆,故不存数据),则要开辟(2n-1)+1个空间(额外开辟一个空间)for (int i = 1; i <= n; i++) { //给节点赋字母及其对应的权值tree[i].weight = weights[i - 1];tree[i].letter = letters[i];}for (int i = n + 1; i <= m; i++) {int s1 = 0, s2 = 0;Select(tree, i - 1, s1, s2); //每次循环选择权值最小的s1和s2,生成它们的父结点tree[i].weight = tree[s1].weight + tree[s2].weight; //新创建的节点i 的权重是s1和s2的权重之和tree[i].lchild = s1; //新创建的节点i 的左孩子是s1tree[i].rchild = s2; //新创建的节点i 的右孩子是s2tree[s1].parent = i; //s1的父亲是新创建的节点itree[s2].parent = i; //s2的父亲是新创建的节点i}
}
void HuffmanCoding(HuffmanTree& tree, char**& HuffCode, int n) {HuffCode = (char**)malloc(sizeof(char*) * (n + 1)); //运用char型二级指针,可理解成包含多个char*地址的数组,开n+1个空间,因为下标为0的空间不用char* tempcode = (char*)malloc(sizeof(char) * n);tempcode[n - 1] = '\0';for (int i = 1; i <= n; i++) {int start = n - 1;int doing = i; //doing为正在编码的数据节点int parent = tree[doing].parent; //找到该节点的父结点while (parent) { //直到父结点为0(NULL),即父结点为根结点时停止if (tree[parent].lchild == doing) //如果该结点是其父结点的左孩子,则编码为0,否则为1tempcode[--start] = '0';elsetempcode[--start] = '1';doing = parent; //继续往上进行编码parent = tree[parent].parent;}HuffCode[i] = (char*)malloc(sizeof(char) * (n - start)); //开辟用于存储编码的内存空间strcpy(HuffCode[i], &tempcode[start]); //将编码拷贝到字符指针数组中的相应位置}free(tempcode); //释放辅助空间
}
int main() {int n = 8;char letters[9] = {' ','a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'};double weights[9] = {0.07, 0.19, 0.02, 0.06, 0.32, 0.03, 0.21, 0.10};HuffmanTree tree;CreateHuff(tree, letters, weights, n); //构建哈夫曼树char** HuffCode;HuffmanCoding(tree, HuffCode, n);for (int i = 1; i <= n; i++)printf("字母 %c 的哈夫曼编码值是: %s\n", tree[i].letter, HuffCode[i]);return 0;
}
👨🏫 参考资料
相关文章:
GDPU 数据结构 天码行空9
实验九 哈夫曼编码 一、【实验目的】 1、理解哈夫曼树的基本概念 2、掌握哈夫曼树的构造及数据结构设计 3、掌握哈夫曼编码问题设计和实现 二、【实验内容】 1、假设用于通信的电文仅由8个字母 {a, b, c, d, e, f, g, h} 构成,它们在电文中出现的概率分别为{ 0.…...
ISP算法——UVNR
ISP算法——UVNR 概念简介 UVNR也就是经过CSC只有在YUV域对UV两个色域进行降噪,在有些方案里也叫CNR(chroma noise reduction)。主要就是在YUV域针对彩燥进行特殊处理的一系列算法。 关于噪声产生的原因在前面关于降噪的文章和视频中已经做…...
双十一“静悄悄”?VR购物拉满沉浸式购物体验
以往每年的双十一,都会因为电商购物狂欢而变得热闹非凡,而各大电商平台也会在这天推出各种促销活动。但是,近几年来,双十一正在变得“静悄悄”。一个原因是消费群体越发理性消费,更加重视商品本身的质量和体验…...
(动手学习深度学习)第13章 计算机视觉---图像增广与微调
13.1 图像增广 总结 数据增广通过变形数据来获取多样性从而使得模型泛化性能更好常见图片增广包裹翻转、切割、变色。 图像增广代码实现...
Linux安装MySQL8.0服务
Linux安装MySQL8.0服务 文章目录 Linux安装MySQL8.0服务一、卸载1.1 查看mariadb1.2 卸载 二、安装2.1 下载2.2 上传2.3 解压2.4 重命名2.5 删除2.6 创建目录2.7 环境变量2.8 修改配置2.9 配置文件2.9 用户与用户组2.10 初始化2.11 其它 三、开启远程连接MySQL 一、卸载 首先第…...
地区 IP 库
地区 & IP 库 yudao-spring-boot-starter-biz-ip (opens new window)业务组件,提供地区 & IP 库的封装。 #1. 地区 AreaUtils (opens new window)是地区工具类,可以查询中国的省、市、区县,也可以查询国外的国家。 它的数据来自 …...
MySQL查询语句练习题,测试基本够用了
1.创建student和score表 CREATE TABLE student ( id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY , name VARCHAR(20) NOT NULL , sex VARCHAR(4) , birth YEAR, department VARCHAR(20) , address VARCHAR(50) ); 创建score表。SQL代码如下: CREATE TA…...
删除word最后一页之后的空白页
最近编辑word比较多,有时最后一页(最后一页内容还有可能是表格)之后,还有一页空白页,单独按下backspace、del都删不掉,很让人着急。 经过查询有几种方法: (1)点击选中空…...
基于站点、模式、遥感多源降水数据融合实践技术应用
降水在水循环中发挥着重要作用,塑造了生态景观和生态系统。目前,有四种主要方式获取降水数据:1)雨量计观测,2)地基雷达遥感,3)卫星遥感,4)模式模拟。基于雨量…...
html与django实现多级数据联动
html与django实现多级数据联动 1、流程 1、进入页面后先获取年级数据 2、选择年级后获取院级数据 3、选择院级后获取层次数据 4、选择层次数据后获取专业数据 2、html代码 <p style"margin-top: 10px;"><label>年级</label><select id"…...
网络安全-黑客技术-小白学习
1.网络安全是什么 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。 2.网络安全市场 一、是市场需求量高; 二、则是发展相对成熟…...
.NET关于 跳过SSL中遇到的问题
一、事件的起因: 起因:开发项目过程中,可能会遇到 调用其他系统的接口 以及 代码中历史开发人员留下的IP接口访问等问题,后面该项目由自己负责,其他系统全部迁移到容器里面,只提供域名去访问。 问题:访问已迁移到容器其他系统,那么用IP地址访问肯定无法调用成功,只能用…...
fpga时序相关概念与理解
一、基本概念理解 对于数字系统而言,建立时间(setup time)和保持时间(hold time)是数字电路时序的基础。数字电路系统的稳定性,基本取决于时序是否满足建立时间和保持时间。 建立时间Tsu:触发器…...
安卓常见设计模式12------观察者模式(Kotlin版、Livedata、Flow)
1. W1 是什么,什么是观察者模式? 观察者模式(Observer Pattern)是一种行为型设计模式,用于实现组件间的松耦合通信。主要对象有观察者接口(Observer)和可观察对象(Observable&…...
USB偏好设置-Android13
USB偏好设置 1、USB偏好设置界面和入口2、USB功能设置2.1 USB功能对应模式2.2 点击设置2.3 广播监听刷新 3、日志开关3.1 Evet日志3.2 代码中日志开关3.3 关键日志 4、异常 1、USB偏好设置界面和入口 设置》已连接的设备》USB packages/apps/Settings/src/com/android/setting…...
Ubuntu 22.04 (WSL) 安装 libssl1.1
废话不多说!!! 步骤一: echo "deb http://security.ubuntu.com/ubuntu focal-security main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/focal-security.list 步骤二: sudo apt-get update 步骤三:…...
数据结构-图的课后习题(2)
题目要求: 对于下面的这个无向网,给出: 1.“深度优先搜索序列”(从V1开始) 2.“广度优先序列”(从V1开始) 3.“用Prim算法求最小生成树” 代码实现: 1.深度优先搜索:…...
[Machine Learning] 多任务学习
文章目录 基于参数的MTL模型 (Parameter-based MTL Models)基于特征的MTL模型 (Feature-based MTL Models)基于特征的MTL模型 I:基于特征的MTL模型 II: 基于特征和参数的MTL模型 (Feature- and Parameter-based MTL Models) 多任务学习 (Multi-task Lear…...
【C语言从入门到放弃 6】递归,强制类型转换,可变参数和错误处理详解
C语言是一种功能强大的编程语言,具有许多高级特性,包括强制类型转换,递归,可变参数和错误处理。在本文中,我们将深入了解这些特性,并提供简单的示例来帮助理解。 递归 递归是一种函数调用自身的技术&…...
使用LLama和ChatGPT为多聊天后端构建微服务
微服务架构便于创建边界明确定义的灵活独立服务。这种可扩展的方法使开发人员能够在不影响整个应用程序的情况下单独维护和完善服务。然而,若要充分发挥微服务架构的潜力、特别是针对基于人工智能的聊天应用程序,需要与最新的大语言模型(LLM&…...
【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要 拍照搜题系统采用“三层管道(多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染)、两级检索(倒排 BM25 向量 HNSW)并以大语言模型兜底”的整体框架: 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后,分别用…...
遍历 Map 类型集合的方法汇总
1 方法一 先用方法 keySet() 获取集合中的所有键。再通过 gey(key) 方法用对应键获取值 import java.util.HashMap; import java.util.Set;public class Test {public static void main(String[] args) {HashMap hashMap new HashMap();hashMap.put("语文",99);has…...
SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...
【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略
本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装;只需暴露 19530(gRPC)与 9091(HTTP/WebUI)两个端口,即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...
【算法训练营Day07】字符串part1
文章目录 反转字符串反转字符串II替换数字 反转字符串 题目链接:344. 反转字符串 双指针法,两个指针的元素直接调转即可 class Solution {public void reverseString(char[] s) {int head 0;int end s.length - 1;while(head < end) {char temp …...
python如何将word的doc另存为docx
将 DOCX 文件另存为 DOCX 格式(Python 实现) 在 Python 中,你可以使用 python-docx 库来操作 Word 文档。不过需要注意的是,.doc 是旧的 Word 格式,而 .docx 是新的基于 XML 的格式。python-docx 只能处理 .docx 格式…...
Golang——6、指针和结构体
指针和结构体 1、指针1.1、指针地址和指针类型1.2、指针取值1.3、new和make 2、结构体2.1、type关键字的使用2.2、结构体的定义和初始化2.3、结构体方法和接收者2.4、给任意类型添加方法2.5、结构体的匿名字段2.6、嵌套结构体2.7、嵌套匿名结构体2.8、结构体的继承 3、结构体与…...
怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,
为了数据安全,让Comfyui导出的图像不包含工作流信息,导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo(推荐) 在 save_images 方法中,删除或注释掉所有与 metadata …...
TSN交换机正在重构工业网络,PROFINET和EtherCAT会被取代吗?
在工业自动化持续演进的今天,通信网络的角色正变得愈发关键。 2025年6月6日,为期三天的华南国际工业博览会在深圳国际会展中心(宝安)圆满落幕。作为国内工业通信领域的技术型企业,光路科技(Fiberroad&…...
9-Oracle 23 ai Vector Search 特性 知识准备
很多小伙伴是不是参加了 免费认证课程(限时至2025/5/15) Oracle AI Vector Search 1Z0-184-25考试,都顺利拿到certified了没。 各行各业的AI 大模型的到来,传统的数据库中的SQL还能不能打,结构化和非结构的话数据如何和…...
