哈夫曼树

 

哈夫曼树

哈夫曼树也叫最优二叉树(哈夫曼树)   

问题:什么是哈夫曼树?

例:将学生的百分制成绩转换为五分制成绩:≥90 分: A,80~89分: B,70~79分: C,60~69分: D,<60分: E。

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    if (a < 60){
        b = 'E';
    }
    else if (a < 70) {
        b = ‘D’;
    }
    else if (a<80) {
        b = ‘C’;
    }
    else if (a<90){
        b = ‘B’;
    }
    else {
      b = ‘A’;
    }
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判别树:用于描述分类过程的二叉树。

如果每次输入量都很大,那么应该考虑程序运行的时间

如果学生的总成绩数据有10000条,则5%的数据需 1 次比较,15%的数据需 2 次比较,40%的数据需 3 次比较,40%的数据需 4 次比较,因此 10000 个数据比较的

次数为:  10000 (5%+2×15%+3×40%+4×40%)=31500次

此种形状的二叉树,需要的比较次数是:10000 (3×20%+2×80%)=22000次,显然:两种判别树的效率是不一样的。

问题:能不能找到一种效率最高的判别树呢? 

那就是哈夫曼树

回忆树的基本概念和术语

路径:若树中存在一个结点序列k1,k2,…,kj,使得ki是ki+1的双亲,则称该结点序列是从k1到kj的一条路径。
路径长度:等于路径上的结点数减1。
结点的权:在许多应用中,常常将树中的结点赋予一个有意义的数,称为该结点的权。
结点的带权路径长度:是指该结点到树根之间的路径长度与该结点上权的乘积。
树的带权路径长度:树中所有叶子结点的带权路径长度之和,通常记作:
其中,n表示叶子结点的数目,wi和li分别表示叶子结点ki的权值和树根结点到叶子结点ki之间的路径长度。
赫夫曼树(哈夫曼树,huffman树)定义:
在权为w1,w2,…,wn的n个叶子结点的所有二叉树中,带权路径长度WPL最小的二叉树称为赫夫曼树或最优二叉树。

例:有4 个结点 a, b, c, d,权值分别为 7, 5, 2, 4,试构造以此 4 个结点为叶子结点的二叉树。

WPL=7´2+5´2+2´2+4´2= 36

WPL=7´3+5´3+2´1+4´2= 46

WPL=7´1+5´2+2´3+4´3= 35 

WPL=7´1+5´2+2´3+4´3= 35 

后两者其实就是最有二叉树(也就是哈夫曼树)

哈夫曼树的构造(哈夫曼算法)
1.根据给定的n个权值{w1,w2,…,wn}构成二叉树集合F={T1,T2,…,Tn},其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi的根结点,其左右子树为空.
2.在F中选取两棵根结点权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树,且置新的二叉树的根结点的权值为左右子树根结点的权值之和.
3.在F中删除这两棵树,同时将新的二叉树加入F中.
4.重复2、3,直到F只含有一棵树为止.(得到哈夫曼树)

例:有4 个结点 a, b, c, d,权值分别为 7, 5, 2, 4,构造哈夫曼树。

根据给定的n个权值{w1,w2,…,wn}构成二叉树集合F={T1,T2,…,Tn},其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi的根结点,其左右子树为空.

在F中选取两棵根结点权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树,且置新的二叉树的根结点的权值为左右子树根结点的权值之和.

在F中删除这两棵树,同时将新的二叉树加入F中.

重复,直到F只含有一棵树为止.(得到哈夫曼树)

关于哈夫曼树的注意点:

1、满二叉树不一定是哈夫曼树  

2、哈夫曼树中权越大的叶子离根越近  (很好理解,WPL最小的二叉树)

3、具有相同带权结点的哈夫曼树不惟一

4、哈夫曼树的结点的度数为 0 或 2, 没有度为 1 的结点。

5、包含 n 个叶子结点的哈夫曼树中共有 2n – 1 个结点。

6、包含 n 棵树的森林要经过 n–1 次合并才能形成哈夫曼树,共产生 n–1 个新结点

再看一个例子:如权值集合W={7,19,2,6,32,3,21,10 }构造赫夫曼树的过程。

根据给定的n个权值{w1,w2,…,wn}构成二叉树集合F={T1,T2,…,Tn},其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi的根结点,其左右子树为空.

在F中选取两棵根结点权值最小的树

作为左右子树构造一棵新的二叉树,置新的二叉树的根结点的权值为左右子树根结点的权值之和

在F中删除这两棵树,同时将新的二叉树加入F中.

重复,直到F只含有一棵树为止.(得到哈夫曼树)

 

在F中删除这两棵树,同时将新的二叉树加入F中.

构造完毕(哈夫曼树,最有二叉树),也就是最佳判定树

哈夫曼编码

哈夫曼树的应用很广,哈夫曼编码就是其在电讯通信中的应用之一。广泛地用于数据文件压缩的十分有效的编码方法。其压缩率通常在20%~90%之间。在电讯通信业务中,通常用二进制编码来表示字母或其他字符,并用这样的编码来表示字符序列。 

例:如果需传送的电文为 ‘ABACCDA’,它只用到四种字符,用两位二进制编码便可分辨。假设 A, B, C, D 的编码分别为 00, 01,10, 11,则上述电文便为 ‘00010010101100’(共 14 位),译码员按两位进行分组译码,便可恢复原来的电文。

能否使编码总长度更短呢?

实际应用中各字符的出现频度不相同,用短(长)编码表示频率大(小)的字符,使得编码序列的总长度最小,使所需总空间量最少

数据的最小冗余编码问题

在上例中,若假设 A, B, C, D 的编码分别为 0,00,1,01,则电文 ‘ABACCDA’ 便为 ‘000011010’(共 9 位),但此编码存在多义性:可译为: ‘BBCCDA’、‘ABACCDA’、‘AAAACCACA’ 等。

译码的惟一性问题

要求任一字符的编码都不能是另一字符编码的前缀,这种编码称为前缀编码(其实是非前缀码)。 在编码过程要考虑两个问题,数据的最小冗余编码问题,译码的惟一性问题,利用最优二叉树可以很好地解决上述两个问题

 

编码: A:0, C:10,B:110,D:111 

任意一个叶子结点都不可能在其它叶子结点的路径中。

用哈夫曼树设计总长最短的二进制前缀编码

假设各个字符在电文中出现的次数(或频率)为 wi ,其编码长度为 li,电文中只有 n 种字符,则电文编码总长为:

设计电文总长最短的编码,设计哈夫曼树(以 n 种字符出现的频率作权),

由哈夫曼树得到的二进制前缀编码称为哈夫曼编码   

例:如果需传送的电文为 ‘ABACCDA’,即:A, B, C, D 

的频率(即权值)分别为 0.43, 0.14, 0.29, 0.14,试构造哈夫曼编码。

编码: A:0, C:10,  B:110, D:111 。电文 ‘ABACCDA’ 便为 ‘0110010101110’(共 13 位)。

例:如果需传送的电文为 ‘ABCACCDAEAE’,即:A, B, C, D, E 的频率(即权值)分别为0.36, 0.1, 0.27, 0.1, 0.18,试构造哈夫曼编码。

编码: A:11,C:10,E:00,B:010,D:011 ,则电文 ‘ABCACCDAEAE’ 便为 ‘110101011101001111001100’(共 24 位,比 33 位短)。

译码
从哈夫曼树根开始,对待译码电文逐位取码。若编码是“0”,则向左走;若编码是“1”,则向右走,一旦到达叶子结点,则译出一个字符;再重新从根出发,直到电文结束。

电文为 “1101000” ,译文只能是“CAT”

 

 

 

 参考: 哈夫曼树

          哈夫曼树讲解

    哈夫曼树(赫夫曼树、最优树)详解

        哈夫曼(huffman)树和哈夫曼编码

posted on 2021-09-27 18:01  小破孩楼主  阅读(801)  评论(0编辑  收藏  举报