資料結構—哈夫曼樹(Java)
阿新 • • 發佈:2020-08-08
資料結構—哈夫曼樹(Java)
部落格說明
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說明
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給定n個權值作為n個葉子結點,構造一棵二叉樹,若該樹的帶權路徑長度(wpl)達到最小,稱這樣的二叉樹為最優二叉樹,也稱為哈夫曼樹(Huffman Tree)
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赫夫曼樹是帶權路徑長度最短的樹,權值較大的結點離根較近。
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樹的帶權路徑長度:樹的帶權路徑長度規定為所有葉子結點的帶權路徑長度之和,記為WPL(weighted path length) ,權值越大的結點離根結點越近的二叉樹才是最優二叉樹。
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WPL最小的就是赫夫曼樹
思路
- 從小到大進行排序, 將每一個數據,每個資料都是一個節點 , 每個節點可以看成是一顆最簡單的二叉樹
取出根節點權值最小的兩顆二叉樹 - 組成一顆新的二叉樹, 該新的二叉樹的根節點的權值是前面兩顆二叉樹根節點權值的和
- 再將這顆新的二叉樹,以根節點的權值大小 再次排序
- 不斷重複 1-2-3-4 的步驟,直到數列中,所有的資料都被處理,就得到一顆赫夫曼樹
程式碼
package cn.guizimo.huffmantree; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; /** * @author guizimo * @date 2020/8/8 11:01 上午 */ public class HuffmanTree { public static void main(String[] args) { int arr[] = {13, 7, 8, 3, 29, 6, 1}; Node root = createHuffmanTree(arr); System.out.println("哈夫曼樹前序遍歷:"); preOrder(root); } //前序遍歷 public static void preOrder(Node root){ if(root != null){ root.preOrder(); }else { System.out.println("空樹"); } } public static Node createHuffmanTree(int[] arr) { List<Node> nodes = new ArrayList<>(); for (int value : arr) { nodes.add(new Node(value)); } while (nodes.size() > 1) { //使用集合排序 Collections.sort(nodes); //獲取左右子節點 Node leftNode = nodes.get(0); Node rightNode = nodes.get(1); //構建子樹 Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value); parent.left = leftNode; parent.right = rightNode; //刪除已使用的子節點 nodes.remove(leftNode); nodes.remove(rightNode); //將新的子樹的根節點放入集合 nodes.add(parent); } //返回根節點 return nodes.get(0); } } //節點 class Node implements Comparable<Node> { int value; Node left; Node right; //前序遍歷 public void preOrder(){ System.out.println(this); if(this.left != null){ this.left.preOrder(); } if(this.right != null){ this.right.preOrder(); } } public Node(int value) { this.value = value; } @Override public String toString() { return "Node{" + "value=" + value + '}'; } @Override public int compareTo(Node o) { //從小到大排序 return this.value - o.value; } }
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