澳门皇冠官网app下图呈现了途乐曼树的构造过程, 奥德赛曼树的构造步骤如下所示

连锁介绍:

 树形结构除了采纳于查找和排序等操作时能调高效用,它在音信报道领域也享有广泛的运用。猎豹CS6曼(Huffman)树就是一种在编码技术上边拿到广泛应用的二叉树,它同时也是一种最优二叉树。

有关介绍:

 树形结构除了采纳于查找和排序等操作时能调高功用,它在信息报道领域也兼具广阔的行使。奥德赛曼(Raman)(Huffman)树就是一种在编码技术下边获取广泛应用的二叉树,它同时也是一种最优二叉树。

奔驰M级曼树相关的的基本概念:

 为了给出RAV4曼树的定义,从以下几个基本概念出发并开展描述。

  1. 节点间的不二法门和节点的不二法门长度:所谓节点间的门径是指一个节点到另一个节点所经历的节点和分层体系。节点的门道长度是指从根节点到该节点间的路线上的分段数目。

  2. 节点的权和节点的带权路径:在其实使用中,人们频繁会给树中的每一个节点赋予一个享有某种实际意义的数值,这么些数值称为节点的权值。节点的带权路径长度就是该节点的路线长度与该节点的权值的乘积。

  3. 树的带权路径长度:树的带权路径长度就是树中兼有叶节点的带权路径长度之和,平时记为:\(WPL=\sum_{i=1}^{n}W_{i} \times
    L_{i}\)其中,n为叶节点的个数,\(W_{i}\)为第i个叶节点的权值,\(L_{i}\)为第i个叶节点的不二法门长度

  4. 最优二叉树:给定n个权值并视作n个叶节点按一定规则协会一棵二叉树,使得其带权路径长度达到最小值,则这棵二叉树被誉为最优二叉树。下图展示了装有不同带权路径长度的二叉树,其中,第二棵树为最优二叉树

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昂科Raman树相关的的基本概念:

 为了给出兰德酷路泽曼树的定义,从以下多少个基本概念出发并拓展描述。

  1. 节点间的路线和节点的路线长度:所谓节点间的途径是指一个节点到另一个节点所经历的节点和支行系列。节点的门径长度是指从根节点到该节点间的门路上的道岔数目。

  2. 节点的权和节点的带权路径:在实际上利用中,人们往往会给树中的每一个节点赋予一个有所某种实际意义的数值,这一个数值称为节点的权值。节点的带权路径长度就是该节点的门道长度与该节点的权值的乘积。

  3. 树的带权路径长度:树的带权路径长度就是树中颇具叶节点的带权路径长度之和,平常记为:\(WPL=\sum_{i=1}^{n}W_{i} \times
    L_{i}\)其中,n为叶节点的个数,\(W_{i}\)为第i个叶节点的权值,\(L_{i}\)为第i个叶节点的不二法门长度

  4. 最优二叉树:给定n个权值并视作n个叶节点按一定规则社团一棵二叉树,使得其带权路径长度达到最小值,则这棵二叉树被称为最优二叉树。下图展现了富有不同带权路径长度的二叉树,其中,第二棵树为最优二叉树

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逍客曼树和大切诺基曼(Raman)编码的构造方法

 安德拉曼(Raman)树的布局步骤如下所示:

 假诺n个叶节点的权值分别为{w1,w2,…,wn},则

  1. 由已知给定的n个权值{w1,w2,w3,…,wn},构造一个由n棵二叉树所构成的林海F={T1,,T2,T3,…,Tn},其中每一棵二叉树只有一个根节点,并且根节点的权值分别为w1,w2,….,wn

  2. 在二叉树森林F中甄选根节点的权值最小和次小的两棵二叉树,分别把它们作为左子树和右子树去组织一棵新二叉树,新二叉树的根节点权值为其左、右子树根节点的权值之和

  3. 作为新二叉树的左右子树的两棵二叉树从森林F中删除。将新爆发的二叉树参加到山林F中

  4. 再一次步骤2和步骤3,直到森林中只剩下一棵二叉树截至,则这棵二叉树就是所组成的奥德赛曼树

下图显示了昂科威曼树的结构过程:

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宝马7系曼树和福特Explorer曼编码的构造方法

 奥迪Q5曼树的布局步骤如下所示:

 倘诺n个叶节点的权值分别为{w1,w2,…,wn},则

  1. 由已知给定的n个权值{w1,w2,w3,…,wn},构造一个由n棵二叉树所结合的林海F={T1,,T2,T3,…,Tn},其中每一棵二叉树唯有一个根节点,并且根节点的权值分别为w1,w2,….,wn

  2. 在二叉树森林F中采取根节点的权值最小和次小的两棵二叉树,分别把它们作为左子树和右子树去社团一棵新二叉树,新二叉树的根节点权值为其左、右子树根节点的权值之和

  3. 用作新二叉树的左右子树的两棵二叉树从森林F中剔除。将新发生的二叉树插足到山林F中

  4. 再一次步骤2和步子3,直到森林中只剩余一棵二叉树结束,则那棵二叉树就是所结合的GL450曼树

下图显示了XC60曼树的布局过程:

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帕杰罗曼树构造过程的代码实现

 以下其代码演示了卡宴曼树的布局实现其中,测试代码所用的图如下所示:

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有关代码:

package all_in_tree;

import java.util.Comparator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

/**
 * 该类用于演示哈弗曼树的构造过程
 * @author 学徒
 *
 */
public class Huffman
{
    //哈弗曼树的根节点
    private HuffmanNode root;
    //一个优先级队列,确保每次取出的均为节点中其权值最小的节点
    private Queue<HuffmanNode> q;
    /**
     * 用于初始化,其优先队列
     */
    public Huffman()
    {
        Comparator<HuffmanNode> cmp=new Comparator<HuffmanNode>()
        {
                @Override
                public int compare(HuffmanNode obj1,HuffmanNode obj2)
                {
                    int obj1Number=obj1.weight;
                    int obj2Number=obj2.weight;
                    if(obj1Number>obj2Number)
                        return 1;
                    else if(obj1Number<obj2Number)
                        return -1;
                    else
                        return 0;
                }
        };
        q=new PriorityQueue<HuffmanNode>(11,cmp);
    }
    /**
     * 用于添加节点到优先队列中,进行哈弗曼树的构造
     * @param node
     */
    public void addHuffmanNode(HuffmanNode node)
    {
        q.add(node);
    }
    /**
     * 用于构造哈弗曼树
     */
    public HuffmanNode createHuffmanTree()
    {
        while(!q.isEmpty()&&q.size()>=2)
        {
            HuffmanNode node1=q.poll();
            HuffmanNode node2=q.poll();
            HuffmanNode newNode=new HuffmanNode();
            newNode.weight=node1.weight+node2.weight;
            newNode.left=node1;
            newNode.right=node2;
            q.add(newNode);
        }
        if(!q.isEmpty())
            this.root=q.poll();
        return this.root;
    }
    /**
     * 用于测试相关的代码
     */
    public static void main(String[] args)
    {
        Huffman tree=new Huffman();
        for(int i=0;i<5;i++)
        {
            tree.addHuffmanNode(new HuffmanNode((char)('A'+i),i+1));
        }
        HuffmanNode root=tree.createHuffmanTree();
        System.out.println("其最高顶点的权值"+root.weight);
        //对该哈弗曼树进行层次遍历
        Queue<HuffmanNode> q=new LinkedList<HuffmanNode>();
        q.add(root);
        while(!q.isEmpty())
        {
            HuffmanNode node=q.poll();
            System.out.print(node.weight+"\t");
            if(node.left!=null)
                q.add(node.left);
            if(node.right!=null)
                q.add(node.right);
        }
    }
}
/**
 * 用于创建哈弗曼树的节点类的描述
 * @author 学徒
 *
 */
class HuffmanNode
{
    //用于存放相关的数据
    Object data;
    //用于记录该节点的权
    int weight;
    //该节点的左孩子
    HuffmanNode left;
    //该节点的右孩子
    HuffmanNode right;
    public HuffmanNode()
    {
    }
    public HuffmanNode(Object data,int weight)
    {
        this.data=data;
        this.weight=weight;
    }
}

运行结果:

其最高顶点的权值15
15  6   9   3   3   4   5   1   2   

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中华V曼树构造过程的代码实现

 以下其代码演示了库罗德曼树的协会实现其中,测试代码所用的图如下所示:

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相关代码:

package all_in_tree;

import java.util.Comparator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

/**
 * 该类用于演示哈弗曼树的构造过程
 * @author 学徒
 *
 */
public class Huffman
{
    //哈弗曼树的根节点
    private HuffmanNode root;
    //一个优先级队列,确保每次取出的均为节点中其权值最小的节点
    private Queue<HuffmanNode> q;
    /**
     * 用于初始化,其优先队列
     */
    public Huffman()
    {
        Comparator<HuffmanNode> cmp=new Comparator<HuffmanNode>()
        {
                @Override
                public int compare(HuffmanNode obj1,HuffmanNode obj2)
                {
                    int obj1Number=obj1.weight;
                    int obj2Number=obj2.weight;
                    if(obj1Number>obj2Number)
                        return 1;
                    else if(obj1Number<obj2Number)
                        return -1;
                    else
                        return 0;
                }
        };
        q=new PriorityQueue<HuffmanNode>(11,cmp);
    }
    /**
     * 用于添加节点到优先队列中,进行哈弗曼树的构造
     * @param node
     */
    public void addHuffmanNode(HuffmanNode node)
    {
        q.add(node);
    }
    /**
     * 用于构造哈弗曼树
     */
    public HuffmanNode createHuffmanTree()
    {
        while(!q.isEmpty()&&q.size()>=2)
        {
            HuffmanNode node1=q.poll();
            HuffmanNode node2=q.poll();
            HuffmanNode newNode=new HuffmanNode();
            newNode.weight=node1.weight+node2.weight;
            newNode.left=node1;
            newNode.right=node2;
            q.add(newNode);
        }
        if(!q.isEmpty())
            this.root=q.poll();
        return this.root;
    }
    /**
     * 用于测试相关的代码
     */
    public static void main(String[] args)
    {
        Huffman tree=new Huffman();
        for(int i=0;i<5;i++)
        {
            tree.addHuffmanNode(new HuffmanNode((char)('A'+i),i+1));
        }
        HuffmanNode root=tree.createHuffmanTree();
        System.out.println("其最高顶点的权值"+root.weight);
        //对该哈弗曼树进行层次遍历
        Queue<HuffmanNode> q=new LinkedList<HuffmanNode>();
        q.add(root);
        while(!q.isEmpty())
        {
            HuffmanNode node=q.poll();
            System.out.print(node.weight+"\t");
            if(node.left!=null)
                q.add(node.left);
            if(node.right!=null)
                q.add(node.right);
        }
    }
}
/**
 * 用于创建哈弗曼树的节点类的描述
 * @author 学徒
 *
 */
class HuffmanNode
{
    //用于存放相关的数据
    Object data;
    //用于记录该节点的权
    int weight;
    //该节点的左孩子
    HuffmanNode left;
    //该节点的右孩子
    HuffmanNode right;
    public HuffmanNode()
    {
    }
    public HuffmanNode(Object data,int weight)
    {
        this.data=data;
        this.weight=weight;
    }
}

运行结果:

其最高顶点的权值15
15  6   9   3   3   4   5   1   2   

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