哈夫曼树的基本术语

哈夫曼树~

这是我们的作业题，自己写 的……（可能输入的格式跟你要的不一致，自己改一下）

如果有什么不懂的就问我，我可以把其中所有相关的文件发给你 ^^


注：1、 初始化创建哈夫曼树有三种选择，其中选择编译课本测试数据时和编译源文件是，调用的输入文件分别是：test.txt和input.txt；字母的哈夫曼编码都保存在文件：hmfTree.txt；
2、 用户自定义模式下，需要编码的文件内容保存在ToBeTran.txt中；课本测试数据和源文件代码分别保存在course.txt和sorse.txt中，在（1）中选择不同的选项，则在编码时调用相应的文件进行编码，编码结果保存在文件CodeFile.txt中。
3、 文件译码时，调用文件CodeFile.txt进行译码，得到的结果保存在文件TextFile.txt中。
4、 打印代码文件：调用CodeFile.txt，结果显示在终端并保存在文件CodePrin.txt中。
5、 打印哈夫曼树：用凹入表形式把哈夫曼树显示在终端，同时将它保存在文件TreePrint..txt中。

#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;

typedef struct {
unsigned int weight;
char ch1;
unsigned int parent,lchild,rchild;
}HTNode,*HuffmanTree;

typedef char **HuffmanCode;

typedef struct {
char ch;
char code[7];
}codenode,*code;

void select(HuffmanTree HT,int n,int & s1,int &s2){ //从哈夫曼树中选择出最小的两个节点
for(int i=1;i<=n;i++)
if(!HT[i].parent){
s1=i; break;
}
for(i++;i<=n;i++)
if(!HT[i].parent){
s2=i; break;
}
if(HT[s1].weight-HT[s2].weight){
int temp; temp=s1; s1=s2; s2=temp;
}
for(i=1;i<=n;i++) //对数组进行遍历，寻找最小的两个节点
if(!HT[i].parent){
if(HT[i].weight<HT[s1].weight){
s2=s1; s1=i;
}
else if(HT[i].weight<HT[s2].weight&&i!=s1)
s2=i;
}
}

void prin(){ //终端输出选择菜单
cout<<"----------------------------------------------------

"
<<" ∣ I---创建哈夫曼树 ∣
"
<<" ∣ ∣
"
<<" ∣ E---文件编码 ∣
"
<<" ∣ ∣
"
<<" ∣ D---文件译码 ∣
"
<<" ∣ ∣
"
<<" ∣ P---打印代码文件 ∣
"
<<" ∣ ∣
"
<<" ∣ T---印哈夫曼树 ∣
"
<<" ∣ ∣
"
<<" ∣ O---哈夫曼树的存储结构 ∣
"
<<" ∣ ∣
"
<<" ∣ Q---退出 ∣
"
<<"
-----------------------------------------------------

";
printf("选择菜单功能选项：");
}

void output (HuffmanTree th,int n){ //输出哈夫曼树的存储结构
int i=0;
cout<<"序号"<<" "<<"字符"<<" "<<"双亲"<<" "<<"左孩子"<<" "<<"右孩子"<<" "<<"权值"<<endl;
for(;i<2*n-1;i++){
th++;
coutch1parentlchildrchildweight <<endl;
}
}

void initial(HuffmanTree &HT,HuffmanCode &HC,int w[],int &n,char ch[],int &k){ //创建哈夫曼树
cout<<"----------------------------------------------------

"
<<" ∣ 1---自定义 ∣
"
<<" ∣ ∣
"
<<" ∣ 2---编码课本测试数据 ∣
"
<<" ∣ ∣
"
<<" ∣ 3---编码源程序 ∣
"
<<"
-----------------------------------------------------

";
printf("选择菜单功能选项：");
scanf("%d",&k);
if(k==1){
printf("输入需要编码的字符总数: ");
scanf("%d",&n);
printf("
输入需要编码字符的权值:
");
for(int d=0;d<n;d++) {
scanf("%d",&w[d]);
}
printf("
输入需要编码的字符串: ");
scanf("%s",ch);
}
else if(k==2){
ifstream fin2 ("test.txt");
fin2>>n;
for(int d=0;d<n;d++)
fin2>>w[d];
fin2>>ch;
fin2.close();
}
else if(k==3){
ifstream fin1 ("input.txt");
fin1>>n;
for(int d=0;d<n;d++)
fin1>>w[d];
fin1>>ch;
fin1.close();
}
if(n<=1)
return;
int s1,s2,i,num=2*n-1;
HuffmanTree p;
HT=(HuffmanTree)malloc((num+1)*sizeof(HTNode));
for(p=HT+1,i=1;i<=n;i++,p++){
p->weight=w[i-1]; p->lchild=0; p->parent=0; p->rchild=0; p->ch1 =ch[i-1];
}
for(;i<=num;p++,i++){
p->weight=0; p->lchild=0; p->parent=0; p->rchild=0; p->ch1 ='$';
}
for(i=n+1;i<=num;i++){
select(HT,i-1,s1,s2);
HT[s1].parent=i; HT[s2].parent=i; HT[i].lchild=s1;
HT[i].rchild=s2; HT[i].weight=HT[s1].weight+HT[s2].weight;
}
HC=(HuffmanCode)malloc((n+1)*sizeof(char *));
char * temp=(char *)malloc(n*sizeof(char));
temp[n-1]='\0';
for(i=1;i<=n;i++){
int start=n-1;
for(int f=HT[i].parent,h=i;f;h=f,f=HT[f].parent)
if(HT[f].lchild==h)
temp[--start]='0';
else
temp[--start]='1';
HC[i]=(char *)malloc((n-start)*sizeof(char));
strcpy(HC[i],&temp[start]);
}
ofstream fout ("hfmTree.txt");
fout<<ch<<endl;
for(int j=1;j<=n;j++)
fout<<HC[j]<<endl;
fout.close();
free(temp);
}

void encoding(int n,int select){ //编码：对文件TobeTran.txt进行译码
char a[100],b[100][20];
ifstream fin ("hfmTree.txt");
fin>>a;
for(int j=0;j>b[j];
fin.close();
ifstream fin1 ("course.txt");
ifstream fin2 ("sorse.txt");
ifstream fin3 ("ToBeTran.txt");
char s[1000];
if(select==3)
fin2>>s;
else if(select==2)
fin1>>s;
else fin3>>s;
ofstream fout ("CodeFile.txt");
while(s[0]!='\0'){
for(int i=0;s[i]!='
'&&s[i]!='\0'&&i<30;i++ ){
for(int g=0;a[g]!=s[i];g++) ;
fout<<b[g];
}
fout<<'
';
if(select==3)
fin2>>s;
else if(select==2)
fin1>>s;
else fin3>>s;
}
fin3.close();
fin2.close();
fin1.close();
fout.close();
}

void decoding(HuffmanTree ht,int n){ //译码：对CodeFile.txt文件进行译码
ifstream fin ("CodeFile.txt");
ofstream fout ("TextFile.txt");
char s[500];
fin>>s;
HuffmanTree head=ht+2*n-1;
int i=0;
while(s[0]!='\0'){
while(s[i]!='\0'){
if(s[i]=='1') head=ht+head->rchild;
else if(s[i]=='0') head=ht+head->lchild;
if((head->lchild)==0&&(head->rchild) ==0) {
foutch1);
head=ht+2*n-1;
}
i++;
}
fout<<' ' ;
i=0;
fin>>s;
}
fin.close();
fout.close();
}

void Print(){ //打印代码文件，显示在终端，每行50个代码
ifstream fin ("CodeFile.txt");
char s[2000];
int j=0;
int i=1;
fin>>s;
ofstream fout ("CodePrin.txt");
while(s[0]!='\0'){
for(;s[j]!='\0';j++){
printf("%c",s[j]);
fout<<s[j];
if(i%50==0){
fout<<endl;
printf("
");
}
i++;
}
j=0;
fin>>s;
}
fin.close();
printf("
");
fout.close();
}

void printTree( HuffmanTree node,HuffmanTree node1, int level ) { //打印哈夫曼树形（在参数的传递上，是文科给自己提出的意见才很好的解决了之后的操作难题^^）
if( node == NULL ) return;
if( node1->rchild!=0) {
printTree( node,node+node1->rchild, level + 1 );
}
fstream fout ;
fout.open ("TreePrint.txt",ios::in | ios::out|ios::ate);//这个挺有用的：在文件末尾加入内容
for( int i = 0; i < level; i++ ) {
fout<<"|……";
printf( "……");
}
foutweight<<endl;
printf( "%d
", node1->weight );
if( node1->lchild!=0 ) {
printTree( node,node+node1->lchild, level + 1 );
}
fout.close();
}

void main(){
int select;
int n;
char ch[100];
int w[100];
HuffmanTree HT=NULL;
HuffmanCode hc=NULL;
prin();
char c='I';
scanf("%c",&c);
while(c!='Q'){
switch(c){
case 'I':
initial(HT,hc,w,n,ch,select);
prin();
break;
case 'E':
encoding(n,select);
prin();
break;
case 'D':
decoding(HT,n);
prin();
break;
case 'P':
Print();
prin();
break;
case 'T':
printTree(HT,HT+2*n-1,1);
prin();
break;
case 'O':
output(HT,n);
prin();
break;
}
scanf("%c",&c);
}

}

注：
input.txt文件中保存一下数据：
88
56
26
89
45
62
78
61
13
20
29
89
46
51
25
86
123
20
10
9
57
6
1
57
62
2
37
61
15
19
89
91
2
8
19
49
67
18
19
64
35
67
61
61
84
20
30
50
84
19
28
84
67
31
67
29
20
10
56
56
12
23
56
23
45
85
16
29
94
68
35
97
58
21
29
3
94
58
16
21
64
29
84
64
59
19
48
37
186
abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNPOQRSTUVWZXY!,./;':[]\1234567890-=+)(*&%$#"|{}

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。

哈夫曼树（霍夫曼树）又称为最优树.
1、路径和路径长度
在一棵树中，从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路，称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。若规定根结点的层数为1，则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1。
2、结点的权及带权路径长度
若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值，则这个数值称为该结点的权。结点的带权路径长度为：从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积。
3、树的带权路径长度
树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和，记为WPL。

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昂昂溪区15841437711： 数据结构题 名词解释 树 哈夫曼树 数据 栈 数据元素 队列 排序 图的遍历 - ？
说士七味： 树:逻辑结构的一种.n个节点的有限集,数据间存在一对多的关系.在任意一颗非空树中1.有且仅有一个根节点2.当n>1时,其余节点可分为m个互不相交的有限集,其中每个集合本身又是一棵树. 哈夫曼树:亦称最优二叉树,是带权路径最短的二叉树 数据:对客观事物的描述,在计算机中可以输入并被识别的有效字符 栈:操作受限的线性表,具有后进先出的特点 数据元素:数据的基本单位,计算机中通常做整体处理 队列:和栈一样是操作受限制的线性结构的一种,先进先出 排序:顾名思义,是将一个无序记录按关键字序列有序排列.分为内部排序和外部排序 图的遍历:访问图中的每个节点

昂昂溪区15841437711： 什么是哈夫曼树呢? - ？
说士七味： 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.

昂昂溪区15841437711： 最优二叉树算法的基本概念 - ？
说士七味： 最优二叉树,也称哈夫曼(Haffman)树,是指对于一组带有确定权值的叶结点,构造的具有最小带权路径长度的二叉树.那么什么是二叉树的带权路径长度呢?在前面我们介绍过路径和结点的路径长度的概念,而二叉树的路径长度则是...

昂昂溪区15841437711： 到底什么是哈夫曼树啊,求例子 - ？
说士七味： 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...

昂昂溪区15841437711： 哈夫曼编码原理 - ？
说士七味： 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...

昂昂溪区15841437711： 哈夫曼编码的工作原理,性能,应用 - ？
说士七味： 哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式,以哈夫曼树—即最优二叉树,带权路径长度最小的二叉树,经常应用于数据压缩. 在计算机信息处理中,“哈夫曼编码”是一种一致性编码法(又称＂熵编码法＂),用于数据的无损耗压缩....

昂昂溪区15841437711： 具有什么值的二叉树称为哈夫曼树 - ？
说士七味： 哈夫曼树又叫最优二叉树是为了解决特定问题引出的特殊二叉树结构,它的前提是给二叉树的每条边赋予了权值,这样形成的二叉树按权相加之和是最小的.

昂昂溪区15841437711： 请描述哈夫曼算法,并用图描述构造哈夫曼树的过程. - ？
说士七味： 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...

昂昂溪区15841437711： 哈夫曼树的建立 - ？
说士七味： 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...

昂昂溪区15841437711： 简述哈夫曼树的性质.？
说士七味： 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...