给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度(wpl)达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)
赫夫曼树是 带权路径长度最短的树 ,权值较大的结点离根较近。
树的带权路径长度:树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和,记为WPL(weighted path length) , 权值越大的结点离根结点越近的二叉树才是最优二叉树 。
WPL最小的就是赫夫曼树
从小到大进行排序, 将每一个数据,每个数据都是一个节点 , 每个节点可以看成是一颗最简单的二叉树 取出根节点权值最小的两颗二叉树
组成一颗新的二叉树, 该新的二叉树的根节点的权值是前面两颗二叉树根节点权值的和
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("哈夫曼树前序遍历:"); preOrder(root); } //前序遍历 public static void preOrder(Node root){ if(root != null){ root.preOrder(); }else { System.out.println("空树"); } } 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); //获取左右子节点 Node leftNode = nodes.get(0); Node rightNode = nodes.get(1); //构建子树 Node parent = new Node(leftNode.value + rightNode.value); parent.left = leftNode; parent.right = rightNode; //删除已使用的子节点 nodes.remove(leftNode); nodes.remove(rightNode); //将新的子树的根节点放入集合 nodes.add(parent); } //返回根节点 return nodes.get(0); } } //节点 class Node implements Comparable<Node> { int value; Node left; Node right; //前序遍历 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) { //从小到大排序 return this.value - o.value; } }
原文链接:https://www.cnblogs.com/guizimo/p/13456945.html#/cnblog/works/article/13456945