哈夫曼树原理
秉着能不写就不写的理念,关于哈夫曼树的原理及其构建,还是贴一篇博客吧。
https://www.jb51.net/article/97396.htm
其大概流程
哈夫曼编码代码
# 树节点类构建 class TreeNode(object): def __init__(self, data): self.val = data[0] self.priority = data[1] self.leftChild = None self.rightChild = None self.code = "" # 创建树节点队列函数 def creatnodeQ(codes): q = [] for code in codes: q.append(TreeNode(code)) return q # 为队列添加节点元素,并保证优先度从大到小排列 def addQ(queue, nodeNew): if len(queue) == 0: return [nodeNew] for i in range(len(queue)): if queue[i].priority >= nodeNew.priority: return queue[:i] + [nodeNew] + queue[i:] return queue + [nodeNew] # 节点队列类定义 class nodeQeuen(object): def __init__(self, code): self.que = creatnodeQ(code) self.size = len(self.que) def addNode(self,node): self.que = addQ(self.que, node) self.size += 1 def popNode(self): self.size -= 1 return self.que.pop(0) # 各个字符在字符串中出现的次数,即计算优先度 def freChar(string): d ={} for c in string: if not c in d: d[c] = 1 else: d[c] += 1 return sorted(d.items(),key=lambda x:x[1]) # 创建哈夫曼树 def creatHuffmanTree(nodeQ): while nodeQ.size != 1: node1 = nodeQ.popNode() node2 = nodeQ.popNode() r = TreeNode([None, node1.priority+node2.priority]) r.leftChild = node1 r.rightChild = node2 nodeQ.addNode(r) return nodeQ.popNode() codeDic1 = {} codeDic2 = {} # 由哈夫曼树得到哈夫曼编码表 def HuffmanCodeDic(head, x): global codeDic, codeList if head: HuffmanCodeDic(head.leftChild, x+'0') head.code += x if head.val: codeDic2[head.code] = head.val codeDic1[head.val] = head.code HuffmanCodeDic(head.rightChild, x+'1') # 字符串编码 def TransEncode(string): global codeDic1 transcode = "" for c in string: transcode += codeDic1[c] return transcode # 字符串解码 def TransDecode(StringCode): global codeDic2 code = "" ans = "" for ch in StringCode: code += ch if code in codeDic2: ans += codeDic2[code] code = "" return ans # 举例 string = "AAGGDCCCDDDGFBBBFFGGDDDDGGGEFFDDCCCCDDFGAAA" t = nodeQeuen(freChar(string)) tree = creatHuffmanTree(t) HuffmanCodeDic(tree, '') print(codeDic1,codeDic2) a = TransEncode(string) print(a) aa = TransDecode(a) print(aa) print(string == aa)
接下来就是一段一段分析代码
1.树结点类的构建:
共有5个属性:结点的值,结点的优先度,结点的左子结点,结点的右子结点,结点值的编码(这个没有什么好说的,这些属性都是被需要的)
2.创建树结点队列函数:
对于所有的字母结点,我们将其组成一个队列,这里使用list列表来完成队列的功能。将所有树节点够放进列表中,当然传进来的是按优先度从小到大已排序的元素列表
3.为队列添加节点元素,并保证优先度从大到小排列:
当有新生成的结点时,需将其插入列表,并放在合适位置,使队列依然时按优先度从小打到排列的。
4.结点队列类定义:
创建类初始化时需要传进去的是一个列表,列表中的每个元素是由字母与优先度组成的元组。元组第一个元素是字母,第二个元素是优先度(即在文本中出现的次数)
类初始化化时,调用“创建树结点队列函数”,队列中的每个元素都是一个树结点。
类中还包含一个队列规模属性以及另外两个操作函数:添加结点函数和弹出结点函数。
添加结点函数直接调用之前定义的函数即可,输入的参数为队列和新结点,并且队列规模加一
弹出第一个元素则直接调用列表的pop(0)函数,同时队列规模减一
5.计算文本中个字母的优先度,即出现的次数:
定义一个字典,遍历文本中的每一个字母,若字母不在字典里说明是第一次出现,则定义该字母为键,另键值为1,若在字典里有,则只需将相应的键值加一。 遍历后就得到了每个字母出现的次数。
6.由哈夫曼树得到编码表:
这里定义了两个全局字典,用于存放字母编码,一个字典用于编码,另一个字典用于解码,这样程序操作起来比较方便。
这里主要就是遍历,运用的是二叉树的中序遍历。如果明白中序遍历的化,就能看懂这里的代码,每递归到深一层的时候,就在后面多加一个‘0'(左子树)或‘1'(右子树)。
中序遍历我在上一篇博客中讲的还算可以吧,不懂的可以参考一下,否则就可以略过这一段。
这一段是哈夫曼编码的关键,也是难点,希望能够好好理解一下,也是对递归的一个理解。这一点没问题的话,我觉得哈夫曼树真的挺简单的!!!
7.字符串编码,字符串解码:
这两段我就不详细说了,应为已经有编码与解码的字典了,所以对应每一个字母直接在字典里找就好了,而且字典的寻找速度还是相当快的。
差不多了,例子就不举了,确实哈夫曼树比之前的什么八皇后问题还有KMP问题简单多了。
最后向Huffman大神致敬,祝各位学有所成。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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