生活随笔
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哈夫曼编码之大根堆小根堆揭西县
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哈夫曼編碼
例如對于一個文本文件，其中各種字符出現的次數如下：
a : 10
首先生成一顆哈夫曼樹，每次生成過程中選取頻率最少的兩個節點，生成一個新節點作為它們的父節點，并且新節點的頻率為兩個節點的和。選取頻率最少的原因是，生成過程使得先選取的節點位于樹的更低層，那么需要的編碼長度更長，頻率更少可以使得總編碼長度更少。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.PriorityQueue;public class hufman {
private class Node implements Comparable<Node>{char ch;int frequency;boolean isleaf;Node left;Node right;public Node(char a,int f) {ch=a;frequency=f;isleaf=true;}public Node(Node left,Node right,int frequency) {this.left=left;this.right=right;this.frequency=frequency;}@Overridepublic int compareTo(Node o) {// TODO Auto-generated method stubreturn this.frequency-o.frequency;}
}public Map<Character,String> encode(Map<Character,Integer> frquencyChar){PriorityQueue<Node> p=new PriorityQueue();for(char c:frquencyChar.keySet()) {p.add(new Node(c,frquencyChar.get(c)));}while(p.size()!=1) {Node n1= p.poll();Node n2= p.poll();p.add(new Node(n1,n2,n1.frequency+n2.frequency));}return Encode(p.poll());}public Map<Character,String> Encode(Node root){Map<Character,String> m=new HashMap();Encode(root,"",m);return m;}public void Encode(Node node,String a,Map<Character,String> m) {while(node.isleaf) {m.put(node.ch, a);return;}Encode(node.left,a+"0",m);Encode(node.right,a+"1",m);}}
man.java
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;public class Teat {public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubMap <Character,Integer> frquencyChar=new HashMap();frquencyChar.put('a', 1);frquencyChar.put('c', 19);frquencyChar.put('2', 13);frquencyChar.put('5', 14);hufman a=new hufman();Map<Character,String> b=a.encode(frquencyChar);for(char m:b.keySet()) {System.out.println(m+b.get(m));}}}
這是一個大根堆，所以重寫了Node 對象中的compareTo 函數， 繼承 Comparable 接口，
PriorityQueue <Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>( new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {// TODO Auto-generated method stubreturn o2.compareTo(o1);}});
還可以 通過這個樣子重寫進行大根堆 小根堆變換。
總結
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