赫夫曼树

一、赫夫曼编码的应用

赫夫曼编码是一种无损压缩编码，通常用于图像、音频、视频等数据传输和存储中。由于这些数据通常需要传输的时间很长，因此对于它们的压缩和解压速度要求非常高。而赫夫曼编码可以根据字符出现的频率来确定每个字符的编码，从而实现尽可能小的压缩比。

二、赫夫曼树的构建

赫夫曼树的构建是一个迭代的过程，首先需要对文本中的字符进行一次扫描，以统计每个字符出现的频率。然后将每个字符视为一棵以其出现频率为根节点的树，并按照频率从小到大排序。

// C++代码示例
struct node {
    char ch; // 字符
    int freq; // 频率
    node * left, * right; // 左右孩子
};

node * buildHuffmanTree(string s) {
    // 统计字符频率
    map freq;
    for (char c : s) {
        freq[c]++;
    }
    // 初始化森林
    vector
    forest;
    for (auto p : freq) {
        node * t = new node;
        t->ch = p.first;
        t->freq = p.second;
        t->left = t->right = nullptr;
        forest.push_back(t);
    }
    // 构建赫夫曼树
    while (forest.size() > 1) {
        sort(forest.begin(), forest.end(), [](node * a, node * b) { return a->freq < b->freq; });
        node * l = forest[0], * r = forest[1];
        node * p = new node;
        p->ch = 0;
        p->freq = l->freq + r->freq;
        p->left = l;
        p->right = r;
        forest.erase(forest.begin(), forest.begin()+2);
        forest.push_back(p);
    }
    return forest[0];
}

   
  

三、赫夫曼编码的计算

赫夫曼编码计算的过程是从根节点开始，每次遇到左孩子则标记1，遇到右孩子则标记0，直到遍历到叶子节点。遍历到叶子节点时得到的01串就是该叶子节点对应的编码。由于赫夫曼编码的特殊性质，任何一个编码都不是另一个编码的前缀，因此可以方便地解码。

// C++代码示例
void getHuffmanCode(node * root, string code, map & huffmanCode) {
    if (root == nullptr) return;
    if (root->left == nullptr && root->right == nullptr) {
        huffmanCode[root->ch] = code;
        return;
    }
    getHuffmanCode(root->left, code+"1", huffmanCode);
    getHuffmanCode(root->right, code+"0", huffmanCode);
}

  

四、赫夫曼树的性质

赫夫曼树的高度和字符的出现频率有关系，出现频率较高的字符在树中的深度较小，出现频率较低的字符在树中的深度较大。因此，赫夫曼树是一种带权路径最短的树。

五、小结

赫夫曼树是一种基于赫夫曼编码的二叉树，用于提供无损压缩编码方案。它的构建过程是一个迭代的过程，每次将森林中频率较小的树合并成一个新的树，直到只剩下一棵树为止。赫夫曼编码计算的过程是从根节点开始，每次遇到左孩子则标记1，遇到右孩子则标记0，直到遍历到叶子节点。赫夫曼树具有带权路径最短的性质，即出现频率较高的字符在树中的深度较小，出现频率较低的字符在树中的深度较大。