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Algorithm 努力解决这个练习面试问题。感谢您的帮助,algorithm,data-structures,tree,huffman-code,Algorithm,Data Structures,Tree,Huffman Code,哈夫曼编码是一种基于字符频率的编码方法。每个字母分配一个可变长度的二进制字符串,如0101或11111 0,其中较短的长度对应于更常见的字母。为了实现这一点,我们构建了一个二叉树,使得从根到任何叶子的路径都唯一地映射到一个字符。在遍历路径时,向左子级的降序对应于前缀中的0,而向右降序对应于1 下面是一个示例树注意,只有叶节点有字母: * / \ * * / \ / \ * a t * /

哈夫曼编码是一种基于字符频率的编码方法。每个字母分配一个可变长度的二进制字符串,如0101或11111 0,其中较短的长度对应于更常见的字母。为了实现这一点,我们构建了一个二叉树,使得从根到任何叶子的路径都唯一地映射到一个字符。在遍历路径时,向左子级的降序对应于前缀中的0,而向右降序对应于1

下面是一个示例树注意,只有叶节点有字母:

        *
      /   \
    *       *
   / \     / \
  *   a   t   *
 /             \
c               s
使用这种编码,猫将被表示为000011011

给定一个字符频率字典,构建一个哈夫曼树,并使用它确定字符与其编码的二进制字符串之间的映射。

构建哈夫曼树的步骤 输入是一组唯一字符及其出现频率,输出是哈夫曼树

为每个唯一的字符创建一个叶节点,并构建所有叶节点的最小堆。最小堆用作优先级队列。价值 频率字段用于比较最小堆中的两个节点。开始 最不频繁的字符位于根

从最小堆中以最小频率提取两个节点

创建一个新的内部节点,其频率等于两个节点频率之和。将第一个提取的节点作为其左子节点 另一个提取的节点作为其右子节点。将此节点添加到 最小堆

重复步骤2和3,直到堆只包含一个节点。剩下的节点是根节点,树已完成


请看本教程,描述逐步构建树的过程。

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