哈夫曼树
Last updated
Last updated
在许多实际应用中,树中结点常常被赋予一个表示某种意义的数值,称为该结点的权。从树根结点到任意结点的路径长度(经过的边数)与该结点上权值的乘积,称为该结点的带权路径长度。树中所有结点的带权路径长度之和称为全树的带权路径长度,记为:
Wi 是第i个结点所带的权值,Li 是该结点到根结点的路径长度。
在含有n个带权叶子的二叉树中,其中带权路径长度(WPL)最小的二叉树称为哈夫曼树,也称最优二叉树。
(a)WPL = 7 x 2 + 5 x 2 + 2 x 2 + 4 x 2 = 36;
(b)WPL = 7 x 3 + 5 x 3 + 2 x 1 + 4 x 2 = 46;
(c)WPL = 7 x 1 + 5 x 2 + 2 x 3 + 4 x 3 = 35;
其中,c中的树的wpl最小,可以验证,它恰好为哈夫曼树。
算法描述如下:
将这n个结点分别作为n棵仅含有一个结点的二叉树,构成森林F。
构造一个新结点,从F中选取两颗树节点权值最小的树作为新结点的左、右子树,并且将新节点的权值置为左、右子树上根结点的权值之和。
从F中删除刚选出的两棵树,同时将新得到的树加入到F中。
重复步骤2和3,直至F中只剩下一棵树为止。
从上述构造过程中可以看出哈夫曼树具有如下特点:
每个初始结点最终都成为叶结点,且权值越小的节点到根结点的路径长度越大。
构造过程中共新建了 n-1 个结点,因此哈夫曼树中的结点总数为 2n - 1。
每次构造都选择 2 棵树作为新结点的孩子,因此哈夫曼树中不存在度为 1 的结点。
对应待处理的一个字符串序列,若对每个字符用同样长度的二进制表示,则称这种编码方式为固定长度编码。若允许对不同字符用不等长的二进制位表示,则这种方式称为可变长度编码。 可变长编码的特点是对高频率的字符赋以端编码,而对频率较低的字符则以较长的一些的编码,从而可以使字符平均编码长度剪短,起到压缩数据的效果。
若没有一个编码是另一个编码的前缀,则这样的编码为前缀编码。
构造出的哈夫曼树不唯一,但各哈夫曼树的带权路径长度相同且为最优。