本篇內(nèi)容介紹了“如何使用Java赫夫曼樹技術(shù)”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
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給定 n 個(gè)權(quán)值作為 n 個(gè)葉子節(jié)點(diǎn),構(gòu)造一顆二叉樹,若該樹的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度(wpl)達(dá)到最小,稱這樣的二叉樹為最優(yōu)二叉樹,也成為哈夫曼樹(Huffman Tree),還有的書翻譯成霍夫曼樹。
赫夫曼樹是帶權(quán)路徑長(zhǎng)度最短的樹,權(quán)值較大的節(jié)點(diǎn)離根很近。
**路徑和路徑長(zhǎng)度:**在一顆樹種,從一個(gè)節(jié)點(diǎn)往下可以達(dá)到的孩子或?qū)O子節(jié)點(diǎn)之間的通路,稱為路徑。通路中分支的數(shù)目稱為路徑長(zhǎng)度。若規(guī)定根節(jié)點(diǎn)的層數(shù)為1,則從根節(jié)點(diǎn)到L層節(jié)點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度為:L-1.
**節(jié)點(diǎn)的權(quán)和帶權(quán)路徑長(zhǎng)度:**若將樹種的節(jié)點(diǎn)賦給一個(gè)有某種含義的數(shù)值,則這個(gè)數(shù)值稱為該節(jié)點(diǎn)的權(quán)。節(jié)點(diǎn)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度為:從根節(jié)點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)之間的路徑長(zhǎng)度與該節(jié)點(diǎn)的權(quán)的乘積。
樹的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度:樹的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度規(guī)定為所有葉子節(jié)點(diǎn)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度之和,即為WPL(weighted path length),權(quán)值越大的節(jié)點(diǎn)離根節(jié)點(diǎn)越近的二叉樹才是最優(yōu)二叉樹。
WPL最小的就是赫夫曼樹
wpl=59的是赫夫曼樹
給定一個(gè)數(shù)列{13,7,8,3,29,6,1},要求轉(zhuǎn)成一個(gè)赫夫曼樹
從小到大進(jìn)行排序,將每一個(gè)數(shù)據(jù)都看成一個(gè)節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以看成是一顆最簡(jiǎn)單的二叉樹。
取出根節(jié)點(diǎn)權(quán)值最小的兩顆二叉樹。
組成一顆新的二叉樹,該新的二叉樹的根節(jié)點(diǎn)的權(quán)值就是前面兩個(gè)二叉樹根節(jié)點(diǎn)權(quán)值的和。
再將這個(gè)新的二叉樹,以根節(jié)點(diǎn)的權(quán)值大小排次排序,不斷重復(fù)1-2-3-4的步驟,直到數(shù)列中,所有的數(shù)據(jù)都被處理,就得到一顆赫夫曼樹。如下圖所示:
package com.xie.huffmantree; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; public class HuffmanTree { public static void main(String[] args) { int[] arr = {13, 7, 8, 3, 29, 6, 1}; Node huffmanTree = createHuffmanTree(arr); //前序遍歷 preOrder(huffmanTree); /** * Node{value=67} * Node{value=29} * Node{value=38} * Node{value=15} * Node{value=7} * Node{value=8} * Node{value=23} * Node{value=10} * Node{value=4} * Node{value=1} * Node{value=3} * Node{value=6} * Node{value=13} */ } //創(chuàng)建赫夫曼樹 public static Node createHuffmanTree(int[] arr) { //第一步為了操作方便 //1.遍歷 arr 數(shù)組 //2.將 arr 的每個(gè)元素構(gòu)成一個(gè)Node //3.將 Node 放入 ArrayList中 Listnodes = new ArrayList<>(); for (int value : arr) { nodes.add(new Node(value)); } while (nodes.size() > 1) { //排序 從小到大 Collections.sort(nodes); System.out.println("nodes = " + nodes); //取出根節(jié)點(diǎn)權(quán)值最小的兩顆二叉樹 //(1)取出權(quán)值最小的節(jié)點(diǎn)(二叉樹) Node leftNode = nodes.get(0); //(2) 取出權(quán)值第二小的節(jié)點(diǎn)(二叉樹) Node rightNode = nodes.get(1); //(3) 構(gòu)建一顆新的二叉樹 Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value); parent.left = leftNode; parent.roght = rightNode; //(4) 從ArrayList中刪除處理過的二叉樹 nodes.remove(leftNode); nodes.remove(rightNode); //(5) 將parent加入nodes nodes.add(parent); } //返回赫夫曼樹的root節(jié)點(diǎn) return nodes.get(0); } public static void preOrder(Node node) { if (node != null) { node.preOrder(); } else { System.out.println("是空樹,不能遍歷~~"); } } } //創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)類,為了讓Node對(duì)象支持排序,實(shí)現(xiàn)了Comparble接口 class Node implements Comparable { //權(quán)值 int value; //指向左子節(jié)點(diǎn) Node left; //指向右子節(jié)點(diǎn) Node roght; //寫一個(gè)前序遍歷 public void preOrder() { System.out.println(this); if (this.left != null) { this.left.preOrder(); } if (this.roght != null) { this.roght.preOrder(); } } public Node(int value) { this.value = value; } @Override public String toString() { return "Node{" + "value=" + value + '}'; } @Override public int compareTo(Node o) { //從小到大進(jìn)行排序 return this.value - o.value; } }
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