十六. java数据结构 - 赫夫曼树

2021-05-08  本文已影响0人  21号新秀_邓肯

1.基本介绍

  1. 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(wpl)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), 还有的书翻译为霍夫曼树。

  2. 赫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

2.赫夫曼树几个重要概念和举例说明

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

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(weighted path length) ,权值越大的结点离根结点越近的二叉树才是最优二叉树。

WPL 最小的就是赫夫曼树

3.构成赫夫曼树的步骤

  1. 从小到大进行排序, 将每一个数据,每个数据都是一个节点 , 每个节点可以看成是一颗最简单的二叉树

  2. 取出根节点权值最小的两颗二叉树

  3. 组成一颗新的二叉树, 该新的二叉树的根节点的权值是前面两颗二叉树根节点权值的和

  4. 再将这颗新的二叉树,以根节点的权值大小 再次排序, 不断重复1-2-3-4 的步骤,直到数列中,所有的数据都被处理,就得到一颗赫夫曼树

赫夫曼树

4.代码

4.1 创建结点类

为了让Node 对象持续排序Collections集合排序

让Node 实现Comparable接口

class Node implements Comparable<Node> {
    int value; // 结点权值
    char c; //字符
    Node left; // 指向左子结点
    Node right; // 指向右子结点

    //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();
        }
    }
    
    public Node(int value) {
        this.value = value;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node [value=" + value + "]";
    }

    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        // TODO Auto-generated method stub
        // 表示从小到大排序
        return this.value - o.value;
    }

}

4.2 创建赫夫曼树的方法

/**
     * 
     * @param arr 需要创建成哈夫曼树的数组
     * @return 创建好后的赫夫曼树的root结点
     */
    public static Node createHuffmanTree(int[] arr) {
        // 第一步为了操作方便
        // 1. 遍历 arr 数组
        // 2. 将arr的每个元素构成成一个Node
        // 3. 将Node 放入到ArrayList中
        List<Node> nodes = new ArrayList<Node>();
        for (int value : arr) {
            nodes.add(new Node(value));
        }
        
        //我们处理的过程是一个循环的过程
        
        
        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 
            //(1) 取出权值最小的结点(二叉树)
            Node leftNode = nodes.get(0);
            //(2) 取出权值第二小的结点(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);
        }
        
        //返回哈夫曼树的root结点
        return nodes.get(0);
        
    }

4.3 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("是空树,不能遍历~~");
        }
    }

4.4 测试

public static void main(String[] args) {
        int arr[] = { 13, 7, 8, 3, 29, 6, 1 };
        Node root = createHuffmanTree(arr);
        
        //测试一把
        preOrder(root); //
        
    }
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