java数据结构图论霍夫曼树及其编码示例详解

java数据结构图论霍夫曼树及其编码示例详解

目录霍夫曼树一、基本介绍二、霍夫曼树几个重要概念和举例说明构成霍夫曼树的步骤霍夫曼编码一、基本介绍二、原理剖析注意：霍夫曼编码压缩文件注意事项

霍夫曼树

一、基本介绍

二、霍夫曼树几个重要概念和举例说明

构成霍夫曼树的步骤

举例：以arr = {1 3 6 7 8 13 29}

public class HuffmanTree {

public static void main(String[] args) {

int[] arr = { 13, 7, 8, 3, 29, 6, 1 };

Node root = createHuffmanTree(arr);

preOrder(root);

}

// 编写一个前序遍历的方法

public static void preOrder(Node root) {

if (root != null) {

root.preOrder();

} else {

System.out.println("树是空树，无法遍历~~");

}

}

// 创建赫夫曼树的方法

/**

* @param arr 需要创建成霍夫曼树的数组

* @return 创建好后的霍夫曼树的root节点

*/

public static Node createHuffmanTree(int[] arr) {

// 第一步为了操作方便

// 1.遍历 arr 数组

// 2.将 arr 的每个元素构成一个Node

// 3.将Node 放入到ArrayList中

Lishttp://t nodes = new ArrayList();

for (int value : arr) {

nodes.add(new Node(value));

}

while (nodes.size() > 1) {

// 排序从小到大

Collections.sort(nodes);

System.out.println("nodes = " + nodes);

// 取出根节点权值最小的两颗二叉树

//注意：如果是从大到小排列的：就应该取倒数第一个和倒数第二个

// (1) 取出权值最小的节点(二叉树)

Node leftNode = nodes.get(0);

// (2) 取出权值第二小的节点(二叉树)

Node rightNode = nodes.get(1);

// (3) 构建一颗新的二叉树

Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value);

parent.left = leftNode;

parent.right = rightNode;

// (4) 从ArrayList删除处理过的二叉树

nodes.remove(leftNode);

nodes.remove(rightNode);

// (5) 将parent加入到nodes

nodes.add(parent);

}

// 返回赫夫曼树的root节点

return nodes.get(0);

}

}

//创建节点类

//为了让Node对象支持排序Collections集合排序

//让Node实现Comparable接口

class Node implements Comparable {

int value;// 节点权值

Node left;// 指向左子节点

Node right;// 指向右子节点

public Node(int value) {

this.value = value;

}

// 写一个前序遍历

public void preOrder() {

System.out.println(this);

if (this.left != null) {

this.left.preOrder();

}

if (this.right != null) {

this.right.preOrder();

}

}

@Override

public String toString() {

return "Node [value=" + value + "]";

}

@Override

public int compareTo(Node o) {

// 表示从小到大排列

return this.value - o.value;

}

}

霍夫曼编码

一、基本介绍

二、原理剖析

http://

6）说明：

原来长度是359，压缩了(359 - 133) / 359 = 62.9%

此编码满足前缀编码，即字符的编码都不能是其他字符编码的前缀。不会造成匹配的多义性；

霍夫曼编码是无损的压缩处理方案

注意：

霍夫曼编码压缩文件注意事项

1）如果文件本身就是经过压缩处理的，那么使用赫夫曼编码在压缩效率不会有明显变化，比如视频，ppt等等文件

2）赫夫曼编码是按字节来处理的，因此可以处理所有的文件(二进制文件、文本文件)

3）如果一个文件中的内容，重复的数据不多，压缩效果也不会很明显。

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