哈夫曼树的原理证明

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哈夫曼树 在一般的数据结构的书中，树的那章后面，著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN)树和哈夫曼编码。哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用。哈夫曼编码应用广泛，如JPEG中就应用了哈夫曼编码。
首先介绍什么是哈夫曼树。哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。可以证明哈夫曼树的WPL是最小的。
哈夫曼在上世纪五十年代初就提出这种编码时，根据字符出现的概率来构造平均长度最短的编码。它是一种变长的编码。在编码中，若各码字长度严格按照码字所对应符号出现概率的大小的逆序排列，则编码的平均长度是最小的。（注：码字即为符号经哈夫曼编码后得到的编码，其长度是因符号出现的概率而不同，所以说哈夫曼编码是变长的编码。）
然而怎样构造一棵哈夫曼树呢？最具有一般规律的构造方法就是哈夫曼算法。一般的数据结构的书中都可以找到其描述：
一、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、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、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，直到集合F中只有一棵二叉树为止。
用C语言实现上述算法，可用静态的二叉树或动态的二叉树。若用动态的二叉树可用以下数据结构： struct tree{
float weight; /*权值*/
union{
char leaf; /*叶结点信息字符*/
struct tree *left; /*树的左结点*/
};
struct tree *right; /*树的右结点*/
};
struct forest{ /*F集合，以链表形式表示*/
struct tree *ti; /* F中的树*/
struct forest *next; /* 下一个结点*/
};
例：若字母A，B，Z，C出现的概率为：0.75,0.54,0.28,0.43；则相应的权值为：75，54，28，43。
构造好哈夫曼树后，就可根据哈夫曼树进行编码。例如：上面的字符根据其出现的概率作为权值构造一棵哈夫曼树后，经哈夫曼编码得到的对应的码值。只要使用同一棵哈夫曼树，就可把编码还原成原来那组字符。显然哈夫曼编码是前缀编码，即任一个字符的编码都不是另一个字符的编码的前缀，否则，编码就不能进行翻译。例如：a,b,c,d的编码为：0，10，101，11，对于编码串：1010就可翻译为bb或ca，因为b的编码是c的编码的前缀。刚才进行哈夫曼编码的规则是从根结点到叶结点（包含原信息）的路径，向左孩子前进编码为0，向右孩子前进编码为1，当然你也可以反过来规定。
这种编码方法是静态的哈夫曼编码，它对需要编码的数据进行两遍扫描：第一遍统计原数据中各字符出现的频率，利用得到的频率值创建哈夫曼树，并必须把树的信息保存起来，即把字符0-255(2^8=256)的频率值以2-4BYTES的长度顺序存储起来，（用4Bytes的长度存储频率值，频率值的表示范围为0--2^32-1，这已足够表示大文件中字符出现的频率了）以便解压时创建同样的哈夫曼树进行解压；第二遍则根据第一遍扫描得到的哈夫曼树进行编码，并把编码后得到的码字存储起来。 静态哈夫曼编码方法有一些缺点：一、对于过短的文件进行编码的意义不大，因为光以4BYTES的长度存储哈夫曼树的信息就需1024Bytes的存储空间；二、进行哈夫曼编码，存储编码信息时，若用与通讯网络，就会引起较大的延时；三、对较大的文件进行编码时，频繁的磁盘读写访问会降低数据编码的速度。
因此，后来有人提出了一种动态的哈夫曼编码方法。动态哈夫曼编码使用一棵动态变化的哈夫曼树，对第t+1个字符的编码是根据原始数据中前t个字符得到的哈夫曼树来进行的，编码和解码使用相同的初始哈夫曼树，每处理完一个字符，编码和解码使用相同的方法修改哈夫曼树，所以没有必要为解码而保存哈夫曼树的信息。编码和解码一个字符所需的时间与该字符的编码长度成正比，所以动态哈夫曼编码可实时进行。动态哈夫曼编码比静态哈夫曼编码复杂的多，有兴趣的读者可参考有关数据结构与算法的书籍。
前面提到的JPEG中用到了哈夫曼编码，并不是说JPEG就只用哈夫曼编码就可以了，而是一幅图片经过多个步骤后得到它的一列数值，对这些数值进行哈夫曼编码，以便存储或传输。哈夫曼编码方法比较易懂，大家可以根据它的编码方法，自己编写哈夫曼编码和解码的程序。

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泰安市15324307305： 哈夫曼树的原理证明 - ？
撒峰保儿： 哈夫曼树 在一般的数据结构的书中,树的那章后面,著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN)树和哈夫曼编码.哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用.哈夫曼编码应用广泛,如JPEG中就应用了哈夫曼编码.首先介绍什么是哈夫曼树.哈夫曼...

泰安市15324307305： 哈夫曼编码的最优子结构性质怎么证明 - ？
撒峰保儿： 哈夫曼编码一般我们理解为将字符用01表示,由于不同字符出现的次数不一样,我们将出现次数多的字符编码短一些,次数少的编码长一些.哈夫曼编码的设计原理是先构造哈夫曼树,哈夫曼树构造规则是选择两个权值最小的结点构造为树,递归这一过程直到一棵树位置,所有信源对应的结点都是叶子结点.然后根据哈夫曼树,构造编码的时候,为每一个叶子结点设计编码.往左默认为0,往右默认为1,所以每个叶子结点都有一个编码,当然信源都有哈夫曼编码.这个证明题不知道要考什么.

泰安市15324307305： 请描述哈夫曼算法,并用图描述构造哈夫曼树的过程. - ？
撒峰保儿： 这个讲的相当清楚.首先介绍什么是哈夫曼树.哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树.所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其...

泰安市15324307305： 哈夫曼树的构成原理? - ？
撒峰保儿： #include#include #define MAXSIZE 30/*自定义哈夫曼的最大个数*/ typedef struct { int weight;/*结点的权值*/ int parent;/*结点的双亲*/ int lchild;/*结点的左孩子*/ int rchild;/*结点的右孩子*/ int flag;/*是否用过的标志*/ }HufmTree; int p1,p2;/*...

泰安市15324307305： 简述哈夫曼树的性质.？
撒峰保儿： 哈 夫 曼 树 2.9 二叉树的应用2.9.1 哈夫曼树及应用 哈夫曼树又称最优树(二叉树),是一类带权路径最短的树.构造这种树的算法最早是由哈夫曼(Huffman)1952年提出,这种树在信息检索中很有用.结点之间的路径长度:从一个结点到另一...

泰安市15324307305： 到底什么是哈夫曼树啊,求例子 - ？
撒峰保儿： 哈夫曼树是给定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,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).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. 例子: 1、将w...

泰安市15324307305： 什么是哈夫曼树呢? - ？
撒峰保儿： 夫曼树是带权路径长度最小的二叉树,用途是平均查找信息的代价最小. 普通二叉树的用途也普通,比较通用,就是信息存储和查找. 普通二叉树可能有的只有一个子节点,而哈夫曼树一定有两个.

泰安市15324307305： 哈夫曼编码原理 - ？
撒峰保儿： 原发布者:a2420092945 Huffman树及其应用一、最优二叉树(霍夫曼树)预备知识:若干术语路d径:由一结点到另一结点间的分支所构成a→e的路径长度=2beacfg路径长度:路径上的分支数目树长度=10树的路径长度:从树根到每一结点的...

泰安市15324307305： 哈夫曼树的构建过程 - ？
撒峰保儿： 哈夫曼树: 给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman tree).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. 哈夫曼树的构造: 假...

泰安市15324307305： 哈夫曼树的建立？
撒峰保儿： 在一般的数据结构的书中,树的那章后面,著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN)树和哈夫曼编码.哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用.哈夫曼编码应用广泛,如JPEG中就应用了哈夫曼编码. 首先介绍什么是哈夫曼树.哈夫曼树又称最...