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哈夫曼树(最优二叉树)及其Java实现
一、定义
一些定义:
- 节点之间的路径长度:在树中从一个结点到另一个结点所经历的分支,构成了这两个结点间的路径上的经过的分支数称为它的路径长度
- 树的路径长度:从树的根节点到树中每一结点的路径长度之和。在结点数目相同的二叉树中,完全二叉树的路径长度最短。
- 结点的权:在一些应用中,赋予树中结点的一个有某种意义的实数。
- 结点的带权路径长度:结点到树根之间的路径长度与该结点上权的乘积。
- 树的带权路径长度(Weighted Path Length of Tree:WPL):定义为树中所有叶子结点的带权路径长度之和
如下面的二叉树,叶子节点的权值分别为5、6、2、4、7,的带权路径长度计算:
- 最优二叉树:从已给出的目标带权结点(单独的结点) 经过一种方式的组合形成一棵树.使树的权值最小.。最优二叉树是带权路径长度最短的二叉树。根据结点的个数,权值的不同,最优二叉树的形状也各不相同。它们的共同点是:带权值的结点都是叶子结点。权值越小的结点,其到根结点的路径越长。
如,给定4个叶子结点a,b,c和d,分别带权7,5,2和4。构造如下图所示的三棵二叉树(还有许多棵),它们的带权路径长度分别为:
(a)WPL=7*2+5*2+2*2+4*2=36
(b)WPL=7*3+5*3+2*1+4*2=46
(c)WPL=7*1+5*2+2*3+4*3=35
其中(c)树的WPL最小,可以验证,它就是哈夫曼树。
注意:
① 叶子上的权值均相同时,完全二叉树一定是最优二叉树,否则完全二叉树不一定是最优二叉树。
② 最优二叉树中,权越大的叶子离根越近。
③ 最优二叉树的形态不唯一,WPL最小。
二、构造哈夫曼树
1) 根据给定的n个权值{w1, w2, w3, w4......wn}构成n棵二叉树的森林 F={T1 , T2 , T3.....Tn},其中每棵二叉树只有一个权值为wi 的根节点,其左右子树都为空;
2) 在森林F中选择两棵根节点的权值最小的二叉树,作为一棵新的二叉树的左右子树,且令新的二叉树的根节点的权值为其左右子树的权值和;
3)从F中删除被选中的那两棵子树,并且把构成的新的二叉树加到F森林中;
4)重复2 ,3 操作,直到森林只含有一棵二叉树为止,此时得到的这棵二叉树就是哈夫曼树。
构造过程如下图:
三、Java实现
对指定节点创建哈夫曼树:
package com.liuhao.DataStructures; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Queue; public class HuffmanTree { public static class Node<E> { E data; double weight; Node leftChild; Node rightChild; public Node(E data, double weight) { super(); this.data = http://www.mamicode.com/data;>以上代码中的关键步骤包括:(1)对list集合中所有节点进行排序;
(2)找出list集合中权值最小的两个节点;
(3)以权值最小的两个节点作为子节点创建新节点;
(4)从list集合中删除权值最小的两个节点,将新节点添加到list集合中
程序采用循环不断地执行上面的步骤,直到list集合中只剩下一个节点,最后剩下的这个节点就是哈夫曼树的根节点
四、哈夫曼编码
根据哈夫曼树可以解决报文编码的问题。假设需要把一个字符串,如“abcdabcaba”进行编码,将它转换为唯一的二进制码,但是要求转换出来的二进制码的长度最小。
假设每个字符在字符串中出现频率为W,其编码长度为L,编码字符n个,则编码后二进制码的总长度为W1L1+W2L2+…+WnLn,这恰好是哈夫曼树的处理原则。因此可以采用哈夫曼树的构造原理进行二进制编码,从而使得电文长度最短。
对于“abcdabcaba”,共有a、b、c、d4个字符,出现次数分别为4、3、2、1,相当于它们的权值,将a、b、c、d以出现次数为权值构造哈夫曼树,得到下左图的结果。
从哈夫曼树根节点开始,对左子树分配代码“0”,对右子树分配“1”,一直到达叶子节点。然后,将从树根沿着每条路径到达叶子节点的代码排列起来,便得到每个叶子节点的哈夫曼编码,如下右图。
从图中可以看出,a、b、c、d对应的编码分别为0、10、110、111,然后将字符串“abcdabcaba”转换为对应的二进制码就是0101101110101100100,长度仅为19。这也就是最短二进制编码,也称为哈夫曼编码。