【笔记】哈夫曼树 哈夫曼树（Huffman Tree）是一种特殊的二叉树，用于数据压缩和编码。它的构建过程是根据字符出现的频率来确定每个字符的编码，使得出现频率高的字符具有较短的编码，而出现频率低的字符具有较长的编码。 以下是一个Python实现的哈夫曼树的例子： “`python class TreeNode: def __init__(self, value, freq): self.value = value self.freq = freq self.left = None self.right = None def build_huffman_tree(char_freq): nodes = [TreeNode(char, freq) for char, freq in char_freq.items()] while len(nodes) > 1: nodes = sorted(nodes, key=lambda x: x.freq) left_node = nodes.pop(0) right_node = nodes.pop(0) parent_node = TreeNode(None, left_node.freq + right_node.freq) parent_node.left = left_node parent_node.right = right_node nodes.append(parent_node) return nodes[0] def encode_huffman_tree(root, code=”, codes={}): if root is None: return if root.value is not None: codes[root.value] = code encode_huffman_tree(root.left, code + ‘0’, codes) encode_huffman_tree(root.right, code + ‘1’, codes) return codes def decode_huffman_tree(root, encoded_text): decoded_text = ” current_node = root for bit in encoded_text: if bit == ‘0’: current_node = current_node.left else: current_node = current_node.right if current_node.value is not None: decoded_text += current_node.value current_node = root return decoded_text # 示例用法 char_freq = {‘a’: 5, ‘b’: 9, ‘c’: 12, ‘d’: 13, ‘e’: 16, ‘f’: 45} huffman_tree = build_huffman_tree(char_freq) huffman_codes = encode_huffman_tree(huffman_tree) encoded_text = ”.join([huffman_codes[char] for char in ‘abcdef’]) decoded_text = decode_huffman_tree(huffman_tree, encoded_text) print(“Huffman Codes:”, huffman_codes) print(“Encoded Text:”, encoded_text) print(“Decoded Text:”, decoded_text) “`
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