求Huffman树及其matlab程序详解

#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################

算法用途

求Haffman树

算法思想

根据定理4.17,给出求Huffman树的算法步骤如下:

①对给出的所要求的叶子顶点的权进行从小到大排序,写出的权重向量 ;

②根据定理4.17,写出兄弟的权重分别为 以及父亲的权重为 (+) 的一棵单元树;

③对权重分别为 个叶权值重新从小到大进行排序,重复②和③,直到只剩下一片叶子;

④算法结束。

程序参数说明

A 表示已知的叶子顶点的权重向量,而叶子顶点的权重就是权重向量的分量。
W 表示所求的 Huffman 树的输出形式,即以Huffman 树所有单元树集合的输出形式。

有关程序运行后所求的Huffman树的输出形式W的说明:

①W的每一行为三个顶点构成的树,且前两列为叶子,最后一列为根,其相应的值代表该节点的权值。

②W中的所有单元树按照从下到上的顺序排列,将这些单元树中权值相同的两个顶点合并为一个顶点(但是任意三个权值相同的顶点不能合并,W中完全相同的行也不能合并),即可得到 Huffman 树。

算法程序详解

Matlab 复制代码
%求Huffman树
function [ W ] = huftref( A )
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%% 输入: A: 已知叶子顶点的权重向量
%%% 输出: W: 所求的Huffman树的输出,从下到上顺序排列,前两列为叶子,最后一列为根
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

k = 1;
Y = sort(A);        % 将 A 升序排列
n = length(A);      % 计算顶点数
B = Y(1) + Y(2);    % B 为父亲权重
W = [Y(1) Y(2) B];  % 兄弟权重为Y(1)Y(2),父亲权重为 B 的一棵单元树
Y1 = Y;
m = 0;

while m == 0
    k = k+1;
    B1 = [B Y1(3:length(Y1))];
    f = length(B1);             % 计算更新后的顶点数,即叶子数
    if f >= 2
        Y1 = sort(B1);          % 重新对 B,Y(3),...,Y(n) 排序
        B = Y1(1) + Y1(2);      % 重复步骤(1)(2)
        W(k,:) = [Y1(1) Y1(2) B];   % 将新的单元数写入 Huffman 树中
    else
        m = 1;
    end
end
相关推荐
huang57914720 分钟前
基于滑动窗口的流式数据算法优化思路3
算法
Ulyanov32 分钟前
AudioVision Pro:基于 PySide6 + sounddevice 的实时音频可视化播放器设计
python·算法·音视频
土司大王1 小时前
LeetCode hot100——74.搜索二维矩阵:Java 二分模板
java·算法·leetcode
Evand J1 小时前
【MATLAB例程,图像滤波降噪12】加权中值滑动窗口滤波(WMF)图像降噪,包含滤波质量评价。附代码下载链接
开发语言·图像处理·人工智能·计算机视觉·matlab·滑动窗口·滤波
tyler_download1 小时前
揉扁搓圆transformer架构:NAG优化器算法详解
深度学习·算法·transformer
weixin199701080161 小时前
[特殊字符]《京东POP二手品类对接:B2C订单模型 vs 二手C2C属性的字段转换难题》(附Python源码)
前端·python·算法
Jared_devin2 小时前
单头、多头 Self-Attention可视化
人工智能·pytorch·深度学习·算法·机器学习·pycharm
wuyk5552 小时前
18.Kruskal 算法:用最短的边连成一张网
开发语言·算法·图论
Evand J2 小时前
【MATLAB例程,图像降噪7】高斯加权滑动窗口滤波,用于图像降噪,带质量评价,附代码下载链接
开发语言·图像处理·matlab·滑动窗口·滤波·降噪·图像滤波
pen-ai3 小时前
【优化方法】最小二乘:从误差平方到线性与非线性拟合
人工智能·算法·机器学习