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赫夫曼树HuffmanTree

时间:2023-05-11 14:24:05浏览次数:38  
标签:List public HuffmanNode 二叉树 HuffmanTree root 节点 夫曼

赫夫曼树HuffmanTree

1. 基本概念

  • 路径:在树中,从一个节点到另外一个节点之间的分支构成这两个节点之间的路径;
  • 路径长度:路径上的分支数称为路径长度;
    • 若规定根节点的层数为1,则从根节点到第L层节点的路径长度为L - 1;
  • 节点的权:对树中的节点赋一个具有某种含义的数值,则该数值称为该节点的权;
  • 节点的带权路径长度:从根节点到该节点之间的路径长度与该节点的权的乘积(根节点到该节点路径长度l × 该节点权值w);
  • 树的带权路径长度(WPL)所有叶子节点带权路径长度之和,记为WPL(Weighted Path Length);
  • WPL最小的二叉树就是Huffman Tree。因此权值越大的节点离根节点越近的二叉树才是最优二叉树
哈夫曼树.png

2. Huffman Tree基本介绍

  • 给定n个权值作为n个叶子节点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度(WPL)达到最短,则称这样的树为最优二叉树,也即哈夫曼树/赫夫曼树(Huffman Tree);
  • Huffman Tree是带权路径长度最短的树,也即权值较大的节点应离根节点较近

3. 构建Huffman Tree思路分析

  • 给定一个数列{13,7,8,3,29,6,1},构建成赫夫曼树
  • 将数列中的每个元素构建成Node节点,并将所有Node放入List中
  • 开始循环重复下面步骤,直至List中只剩下一个元素,即只剩下赫夫曼树的root节点
    • 对List从小到大排序,将List中的每一个节点都看作是一棵最简单的二叉树
    • 取出根节点权值最小的两棵二叉树(也即权值最小的两个节点
    • 组成一棵新的二叉树,新的二叉树的根节点的权值前面两棵二叉树根节点权值之和
    • List中删除已经处理过的节点,并将新的二叉树的根节点权值加入List
  • 返回List中唯一剩余的节点,即Huffman Tree的root节点,得到一棵Huffman Tree
赫夫曼树创建过程.png

4. 代码实现

package com.datastructure;

import java.util.*;

/**
 * @author SnkrGao
 * @create 2023-05-11 12:33
 */
public class HuffmanTree {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {13,7,8,3,29,6,1};

        HuffmanNode root = createHuffmanTree(arr);

        List<Integer> resList = new ArrayList<>();
        List<List<Integer>> resList2 = new ArrayList<>();
        System.out.println("前序遍历:");
        resList = preorderTraversal(root,resList);
        System.out.println(resList);

        System.out.println("层序遍历:");
        resList2 = levelorderTraversal(root);
        System.out.println(resList2);

    }

    /**
     * 构建哈夫曼树
     * @param arr 用于构建哈夫曼树的数组
     * @return 返回创建好的Huffman Tree的root节点
     */
    public static HuffmanNode createHuffmanTree(int[] arr) {
        // 遍历arr数组,对arr的每一个元素构建成节点并放入List中
        List<HuffmanNode> nodes = new ArrayList<>();
        for (int value : arr) {
            nodes.add(new HuffmanNode(value));
        }

        while (nodes.size() > 1) {
            // 对List排序
            Collections.sort(nodes);

            // 取出根节点权值最小的两个节点
            HuffmanNode leftNode = nodes.get(0);
            HuffmanNode rightNode = nodes.get(1);

            // 构建一棵新的二叉树
            HuffmanNode parent = new HuffmanNode(leftNode.getNo() + rightNode.getNo());
            parent.setLeft(leftNode);
            parent.setRight(rightNode);

            // 从List中删除处理过的两个节点
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            // 将新构建的二叉树的根节点parent放入List
            nodes.add(parent);
        }

        // 返回Huffman Tree的root节点
        return nodes.get(0);
    }

    public static List<Integer> preorderTraversal(HuffmanNode root, List<Integer> list) {
        if (root == null) {
            System.out.println("哈夫曼树为空!");
            return new ArrayList<>();
        }
        list.add(root.getNo());
        if (root.getLeft() != null) {
            list = preorderTraversal(root.getLeft(), list);
        }
        if (root.getRight() != null) {
            list = preorderTraversal(root.getRight(), list);
        }
        return list;
    }

    public static List<List<Integer>> levelorderTraversal(HuffmanNode root) {
        if (root == null) {
            System.out.println("哈夫曼树为空!");
            return new ArrayList<>();
        }

        List<List<Integer>> resList = new ArrayList<>();
        Queue<HuffmanNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);

        while (!queue.isEmpty()) {
            int queueSize = queue.size();
            List<Integer> levelList = new ArrayList<>();

            for (int i = 0; i < queueSize; i++) {
                HuffmanNode tmpNode = queue.poll();
                levelList.add(tmpNode.getNo());
                if (tmpNode.getLeft() != null) {
                    queue.offer(tmpNode.getLeft());
                }
                if (tmpNode.getRight() != null) {
                    queue.offer(tmpNode.getRight());
                }
            }
            resList.add(levelList);
        }

        return resList;
    }
}

/**
 * 为了让HuffmanNode节点对象支持Collections集合排序
 * 让HuffmanNode实现Comparable接口
 */
class HuffmanNode implements Comparable<HuffmanNode>{
    private int no;
    private HuffmanNode left;
    private HuffmanNode right;

    public HuffmanNode(int no) {
        this.no = no;
    }

    // 重写compareTo方法
    @Override
    public int compareTo(HuffmanNode o) {
        // 排序规则:表示从小到大排序
        return this.no - o.no;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "HuffmanNode{" +
                "no=" + no +
                '}';
    }

    public int getNo() {
        return no;
    }

    public void setLeft(HuffmanNode left) {
        this.left = left;
    }

    public HuffmanNode getLeft() {
        return left;
    }

    public void setRight(HuffmanNode right) {
        this.right = right;
    }

    public HuffmanNode getRight() {
        return right;
    }
}

5. 补充知识

在java中,ComparableComparator都是用来进行元素排序的,但二者有着本质上的区别:

  • 用法不同

    • Comparable接口只有一个compareTo方法,实现Comparable接口并重写compareTo方法,就可以实现某个类的排序,其支持Collections.sort和Arrays.sort

      • compareTo方法仅接受一个参数,即要比较的对象。排序规则是用当前对象与要比较的对象进行比较,并返回一个int类型的值。从小到大排序的规则是:当前对象值 - 要比较对象值;从大到小排序的规则是:要比较对象值 - 当前对象值。
      Comparable_compareTo.png
      • 注意:如果自定义对象没有实现Comparable接口,则不能使用Collections.sort方法进行排序
    • Comparator的排序方法是compare,compare方法接收两个参数,排序规则与compareTo类似。

      Comparator_compare.png
      • Comparator除了可以通过创建自定义比较器外,还可以通过匿名内部类的方式,更快速、便捷地完成自定义比较器的功能。
      Comparator_compare匿名内部类.png
  • 运用场景不同

    • 使用Comparable必须要修改原有的类,在该类中实现Comparable接口并重写compareTo方法,因此Comparable更像是“对内”进行排序的接口
    • Comparator的使用则不同,无需修改原有的类。即使是对第三方提供的类,仍然可以通过创建新的自定义比较器Comparator实现对其的排序功能。也即通过Comparator接口可以实现和原有类的解耦,所以Comparator可以看作是“对外”提供排序的接口

标签:List,public,HuffmanNode,二叉树,HuffmanTree,root,节点,夫曼
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