本篇内容介绍了“如何使用Java赫夫曼树技术”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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给定 n 个权值作为 n 个叶子节点,构造一颗二叉树,若该树的带权路径长度(wpl)达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也成为哈夫曼树(Huffman Tree),还有的书翻译成霍夫曼树。
赫夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的节点离根很近。
**路径和路径长度:**在一颗树种,从一个节点往下可以达到的孩子或孙子节点之间的通路,称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。若规定根节点的层数为1,则从根节点到L层节点的路径长度为:L-1.
**节点的权和带权路径长度:**若将树种的节点赋给一个有某种含义的数值,则这个数值称为该节点的权。节点的带权路径长度为:从根节点到该节点之间的路径长度与该节点的权的乘积。
树的带权路径长度:树的带权路径长度规定为所有叶子节点的带权路径长度之和,即为WPL(weighted path length),权值越大的节点离根节点越近的二叉树才是最优二叉树。
WPL最小的就是赫夫曼树
wpl=59的是赫夫曼树
给定一个数列{13,7,8,3,29,6,1},要求转成一个赫夫曼树
从小到大进行排序,将每一个数据都看成一个节点,每个节点可以看成是一颗最简单的二叉树。
取出根节点权值最小的两颗二叉树。
组成一颗新的二叉树,该新的二叉树的根节点的权值就是前面两个二叉树根节点权值的和。
再将这个新的二叉树,以根节点的权值大小排次排序,不断重复1-2-3-4的步骤,直到数列中,所有的数据都被处理,就得到一颗赫夫曼树。如下图所示:
package com.xie.huffmantree; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; public class HuffmanTree { public static void main(String[] args) { int[] arr = {13, 7, 8, 3, 29, 6, 1}; Node huffmanTree = createHuffmanTree(arr); //前序遍历 preOrder(huffmanTree); /** * Node{value=67} * Node{value=29} * Node{value=38} * Node{value=15} * Node{value=7} * Node{value=8} * Node{value=23} * Node{value=10} * Node{value=4} * Node{value=1} * Node{value=3} * Node{value=6} * Node{value=13} */ } //创建赫夫曼树 public static Node createHuffmanTree(int[] arr) { //第一步为了操作方便 //1.遍历 arr 数组 //2.将 arr 的每个元素构成一个Node //3.将 Node 放入 ArrayList中 Listnodes = new ArrayList<>(); for (int value : arr) { nodes.add(new Node(value)); } while (nodes.size() > 1) { //排序 从小到大 Collections.sort(nodes); System.out.println("nodes = " + nodes); //取出根节点权值最小的两颗二叉树 //(1)取出权值最小的节点(二叉树) Node leftNode = nodes.get(0); //(2) 取出权值第二小的节点(二叉树) Node rightNode = nodes.get(1); //(3) 构建一颗新的二叉树 Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value); parent.left = leftNode; parent.roght = rightNode; //(4) 从ArrayList中删除处理过的二叉树 nodes.remove(leftNode); nodes.remove(rightNode); //(5) 将parent加入nodes nodes.add(parent); } //返回赫夫曼树的root节点 return nodes.get(0); } public static void preOrder(Node node) { if (node != null) { node.preOrder(); } else { System.out.println("是空树,不能遍历~~"); } } } //创建节点类,为了让Node对象支持排序,实现了Comparble接口 class Node implements Comparable { //权值 int value; //指向左子节点 Node left; //指向右子节点 Node roght; //写一个前序遍历 public void preOrder() { System.out.println(this); if (this.left != null) { this.left.preOrder(); } if (this.roght != null) { this.roght.preOrder(); } } public Node(int value) { this.value = value; } @Override public String toString() { return "Node{" + "value=" + value + '}'; } @Override public int compareTo(Node o) { //从小到大进行排序 return this.value - o.value; } }
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