哈夫曼树的介绍

Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树。

定义:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若树的带权路径长度达到最小,则这棵树被称为哈夫曼树。
这个定义里面涉及到了几个陌生的概念,下面就是一颗哈夫曼树,我们来看图解答。

哈夫曼树(三)之 Java详解-LMLPHP

(01) 路径和路径长度

(02) 结点的权及带权路径长度

(03) 树的带权路径长度

比较下面两棵树

哈夫曼树(三)之 Java详解-LMLPHP

上面的两棵树都是以{10, 20, 50, 100}为叶子节点的树。

左边的树WPL > 右边的树的WPL。你也可以计算除上面两种示例之外的情况,但实际上右边的树就是{10,20,50,100}对应的哈夫曼树。至此,应该堆哈夫曼树的概念有了一定的了解了,下面看看如何去构造一棵哈夫曼树。

哈夫曼树的图文解析

假设有n个权值,则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w、w、…、w,哈夫曼树的构造规则为:

以{5,6,7,8,15}为例,来构造一棵哈夫曼树。

哈夫曼树(三)之 Java详解-LMLPHP

第1步:创建森林,森林包括5棵树,这5棵树的权值分别是5,6,7,8,15。
第2步:在森林中,选择根节点权值最小的两棵树(5和6)来进行合并,将它们作为一颗新树的左右孩子(谁左谁右无关紧要,这里,我们选择较小的作为左孩子),并且新树的权值是左右孩子的权值之和。即,新树的权值是11。 然后,将"树5"和"树6"从森林中删除,并将新的树(树11)添加到森林中。
第3步:在森林中,选择根节点权值最小的两棵树(7和8)来进行合并。得到的新树的权值是15。 然后,将"树7"和"树8"从森林中删除,并将新的树(树15)添加到森林中。
第4步:在森林中,选择根节点权值最小的两棵树(11和15)来进行合并。得到的新树的权值是26。 然后,将"树11"和"树15"从森林中删除,并将新的树(树26)添加到森林中。
第5步:在森林中,选择根节点权值最小的两棵树(15和26)来进行合并。得到的新树的权值是41。 然后,将"树15"和"树26"从森林中删除,并将新的树(树41)添加到森林中。
此时,森林中只有一棵树(树41)。这棵树就是我们需要的哈夫曼树!

哈夫曼树的基本操作

哈夫曼树的重点是如何构造哈夫曼树。本文构造哈夫曼时,用到了以前介绍过的"(二叉堆)最小堆"。下面对哈夫曼树进行讲解。

1. 基本定义

public class HuffmanNode implements Comparable, Cloneable {
protected int key; // 权值
protected HuffmanNode left; // 左孩子
protected HuffmanNode right; // 右孩子
protected HuffmanNode parent; // 父结点 protected HuffmanNode(int key, HuffmanNode left, HuffmanNode right, HuffmanNode parent) {
this.key = key;
this.left = left;
this.right = right;
this.parent = parent;
} @Override
public Object clone() {
Object obj=null; try {
obj = (HuffmanNode)super.clone();//Object 中的clone()识别出你要复制的是哪一个对象。
} catch(CloneNotSupportedException e) {
System.out.println(e.toString());
} return obj;
} @Override
public int compareTo(Object obj) {
return this.key - ((HuffmanNode)obj).key;
}
}

HuffmanNode是哈夫曼树的节点类。

public class Huffman {

    private HuffmanNode mRoot;  // 根结点

    ...
}

Huffman是哈夫曼树对应的类,它包含了哈夫曼树的根节点和哈夫曼树的相关操作。

2. 构造哈夫曼树

/*
* 创建Huffman树
*
* @param 权值数组
*/
public Huffman(int a[]) {
HuffmanNode parent = null;
MinHeap heap; // 建立数组a对应的最小堆
heap = new MinHeap(a); for(int i=0; i<a.length-1; i++) {
HuffmanNode left = heap.dumpFromMinimum(); // 最小节点是左孩子
HuffmanNode right = heap.dumpFromMinimum(); // 其次才是右孩子 // 新建parent节点,左右孩子分别是left/right;
// parent的大小是左右孩子之和
parent = new HuffmanNode(left.key+right.key, left, right, null);
left.parent = parent;
right.parent = parent; // 将parent节点数据拷贝到"最小堆"中
heap.insert(parent);
} mRoot = parent; // 销毁最小堆
heap.destroy();
}

首先创建最小堆,然后进入for循环。

每次循环时:

二叉堆中已经介绍过堆,这里就不再对堆的代码进行说明了。若有疑问,直接参考后文的源码。其它的相关代码,也Please RTFSC(Read The Fucking Source Code)!

哈夫曼树的完整源码

哈夫曼树的源码共包括4个文件。

1. 哈夫曼树的节点类(HuffmanNode.java)

2. 哈夫曼树的实现文件(Huffman.java)

3. 哈夫曼树对应的最小堆(MinHeap.java)

4. 哈夫曼树的测试程序(HuffmanTest.java)

05-07 15:47