数据结构树–＞霍夫曼树 霍夫曼树（Huffman Tree）是一种用于数据压缩的树形结构。它通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示，而将出现频率较低的字符用较长的编码表示，从而实现对数据的高效压缩。 以下是一个简单的Python实现霍夫曼树的例子： “`python import heapq from collections import defaultdict def build_huffman_tree(freq): heap = [[weight, [char, “”]] for char, weight in freq.items()] heapq.heapify(heap) while len(heap) > 1: lo = heapq.heappop(heap) hi = heapq.heappop(heap) for pair in lo[1:]: pair[1] = ‘0’ + pair[1] for pair in hi[1:]: pair[1] = ‘1’ + pair[1] heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:]) return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p)) # 示例用法 text = “hello world” freq = defaultdict(int) for char in text: freq[char] += 1 huffman_tree = build_huffman_tree(freq) for char, code in huffman_tree: print(f”Character: {char}, Code: {code}”) “` 这段代码首先统计了给定文本中每个字符的出现频率，然后使用堆（heap）数据结构构建了霍夫曼树。最后，打印出每个字符对应的霍夫曼编码。
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