20230328 5.2. 哈夫曼树与哈夫曼编码-JZTXT

概念

哈夫曼树（Huffman Tree）

参考之前整理的笔记

解决的问题：如何根据结点不同的查找频率构造更有效的搜索树？

带权路径长度(WPL)：设二叉树有n个叶子结点，每个叶子结点带有权值 wk，从根结点到每个叶子结点的长度为 lk，则每个叶子结点的带权路径长度之和就是：\(WPL=\sum_{k=1}^nW_kl_k\)

最优二叉树或哈夫曼树: WPL最小的二叉树

构造方法：每次把权值最小的两棵二叉树合并

哈夫曼树的特点:

没有度为1的结点；
哈夫曼树的任意非叶节点的左右子树交换后仍是哈夫曼树；
n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点；
对同一组权值{w1,w2, …… , wn}，可能存在不同构的两棵哈夫曼树，例如一组权值{ 1, 2 , 3, 3 }

哈夫曼编码

给定一段字符串，如何对字符进行编码，可以使得该字符串的编码存储空间最少？

[例] 假设有一段文本，包含58个字符，并由以下7个字符构：a，e，i，s，t，空格（sp），换行（nl）；这7个字符出现的次数不同。如何对这7个字符进行编码，使得总编码空间最少？

怎么进行不等长编码？
如何避免二义性？

前缀码prefix code：任何字符的编码都不是另一字符编码的前缀

可以无二义地解码

二叉树用于编码

用二叉树进行编码：

左右分支：0、1
字符只在叶结点上

二叉树用于编码

Java 关联

用 PriorityQueue 帮助构建哈夫曼树

import org.jetbrains.annotations.NotNull;

/**
 * 树节点
 *
 * @author owenwjhuang
 * @date 2023/3/28
 */
public class HuffmanTreeNode<T> implements Comparable<HuffmanTreeNode<T>> {

    /**
     * 权重
     */
    int weight;

    /**
     * 业务实体
     */
    T entity;

    HuffmanTreeNode<T> left;
    HuffmanTreeNode<T> right;

    public HuffmanTreeNode(int weight, T entity) {
        this.weight = weight;
        this.entity = entity;
    }

    public HuffmanTreeNode(int weight, T entity, HuffmanTreeNode<T> left, HuffmanTreeNode<T> right) {
        this.weight = weight;
        this.entity = entity;
        this.left = left;
        this.right = right;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "HuffmanTreeNode{" +
                "weight=" + weight +
                ", entity=" + entity +
                '}';
    }

    @Override
    public int compareTo(@NotNull HuffmanTreeNode<T> o) {
        return weight - o.weight;
    }
}

import cn.hutool.core.collection.ListUtil;
import cn.hutool.core.lang.Console;

import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 哈夫曼树
 *
 * @author owenwjhuang
 * @date 2023/3/28
 */
public class HuffmanTree<T> {

    HuffmanTreeNode<T> root;

    /**
     * 参考课件上的代码
     * @param priorityQueue
     */
    private HuffmanTree(PriorityQueue<HuffmanTreeNode<T>> priorityQueue) {
        int size = priorityQueue.size();
        // 做 size-1 次合并
        for (int i = 1; i < size; i++) {
            HuffmanTreeNode<T> left = priorityQueue.poll();
            HuffmanTreeNode<T> right = priorityQueue.poll();
            HuffmanTreeNode<T> parent = new HuffmanTreeNode<>(left.weight + right.weight, null, left, right);
            priorityQueue.add(parent);
        }
        root = priorityQueue.poll();
    }

    public static <T> HuffmanTree<T> buildFromPriorityQueue(PriorityQueue<HuffmanTreeNode<T>> priorityQueue) {
        return new HuffmanTree<>(priorityQueue);
    }

    /**
     * 层次打印树节点
     */
    public void printTree() {
        List<HuffmanTreeNode<T>> list = ListUtil.toList();
        list.add(root);
        while (!list.isEmpty()) {
            Console.log(list);
            List<HuffmanTreeNode<T>> newList = ListUtil.toList();
            for (HuffmanTreeNode<T> treeNode : list) {
                if (treeNode.left != null) {
                    newList.add(treeNode.left);
                }
                if (treeNode.right != null) {
                    newList.add(treeNode.right);
                }
            }
            list = newList;
        }
    }

}

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.ToString;

import java.util.PriorityQueue;

/**
 * Demo 使用示例
 *
 * @author owenwjhuang
 * @date 2023/3/28
 */
public class CodeDemo {
    /**
     * 业务类 Dto
     */
    @ToString
    @AllArgsConstructor
    static class BizDto {
        /**
         * 字符编码
         */
        String code;
        /**
         * 频率
         */
        int freq;


        static HuffmanTreeNode<BizDto> buildNode(String code, int freq) {
            return new HuffmanTreeNode<>(freq, new BizDto(code, freq));
        }

        static HuffmanTreeNode<BizDto> buildNode(BizDto dto) {
            return new HuffmanTreeNode<>(dto.freq, new BizDto(dto.code, dto.freq));
        }

    }

    public static void main(String[] args) {
        PriorityQueue<HuffmanTreeNode<BizDto>> priorityQueue = new PriorityQueue<>();
        priorityQueue.add(BizDto.buildNode("a", 10));
        priorityQueue.add(BizDto.buildNode("e", 15));
        priorityQueue.add(BizDto.buildNode("i", 12));
        priorityQueue.add(BizDto.buildNode("s", 3));
        priorityQueue.add(BizDto.buildNode("t", 4));
        priorityQueue.add(BizDto.buildNode("sp", 13));
        priorityQueue.add(BizDto.buildNode("nl", 1));

        HuffmanTree<BizDto> huffmanTree = HuffmanTree.buildFromPriorityQueue(priorityQueue);
        huffmanTree.printTree();
    }


}

pycharmdebug 20230328