哈夫曼树的建立（C++，最优树） 以下是一个简单的C++代码示例，用于生成哈夫曼树： “`cpp #include <iostream> #include <queue> using namespace std; // 哈夫曼树节点 struct HuffmanNode { char data; int frequency; HuffmanNode* left; HuffmanNode* right; HuffmanNode(char data, int frequency) { this->data = data; this->frequency = frequency; left = nullptr; right = nullptr; } }; // 用于比较节点频率的函数对象 struct Compare { bool operator()(HuffmanNode* a, HuffmanNode* b) { return a->frequency > b->frequency; } }; // 构建哈夫曼树 HuffmanNode* buildHuffmanTree(priority_queue<HuffmanNode*, vector<HuffmanNode*>, Compare>& pq) { while (pq.size() > 1) { HuffmanNode* left = pq.top(); pq.pop(); HuffmanNode* right = pq.top(); pq.pop(); // 创建一个新节点作为父节点 HuffmanNode* parent = new HuffmanNode(‘$’, left->frequency + right->frequency); parent->left = left; parent->right = right; pq.push(parent); } return pq.top(); } // 打印哈夫曼编码 void printHuffmanCodes(HuffmanNode* root, string code) { if (root == nullptr) { return; } if (root->data != ‘$’) { // 叶子节点 cout << root->data << “: ” << code << endl; } printHuffmanCodes(root->left, code + “0”); printHuffmanCodes(root->right, code + “1”); } int main() { string text = “Hello, World!”; int frequency[256] = {0}; // 统计字符频率 for (char c : text) { frequency[c]++; } // 构建优先队列，按照频率排序 priority_queue<HuffmanNode*, vector<HuffmanNode*>, Compare> pq; for (int i = 0; i < 256; i++) { if (frequency[i] > 0) { HuffmanNode* node = new HuffmanNode(static_cast<char>(i), frequency[i]); pq.push(node); } } // 构建哈夫曼树 HuffmanNode* root = buildHuffmanTree(pq); // 打印哈夫曼编码 printHuffmanCodes(root, “”); return 0; } “` 上述代码中，首先统计了给定文本中字符的频率。然后，使用优先队列来构建哈夫曼树，每次从队列中取出两个频率最低的节点，并创建一个新的父节点连接它们。最后，通过递归遍历哈夫曼树，生成每个字符的哈夫曼编码并进行打印输出。 请注意，以上只是一个简单的示例，并没有处理特殊字符或文件输入输出。在实际应用中，可能需要进行相关的扩展和修改。
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