這篇隨筆主要是Huffman編碼，構建哈夫曼樹有各種各樣的實現方法，如優先隊列，數組構成的樹等，但本質都是堆。
這裏我用數組來存儲數據，以堆的思想來構建一個哈弗曼樹，並存入vector中，進而實現哈夫曼編碼
步驟： 1生成哈夫曼樹 （取最小權值樹和次小權值樹生成新樹，排列後重新取樹，不斷重複）
2編碼 （遵循左零右一的原則）
3解碼（是編碼的逆向，本文還未實現，日後有機會補充）
data.txt 測試數據：
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結果：
下面貼代碼：
1 #include <iostream>
2 #include <fstream>
3 #include <algorithm>
4 #include <vector>
5 #include <array>
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7 using namespace std;
8
9 #define ARR_SIZE 100 //緩衝區大小
10
11 typedef struct Tree
12 {
13 int freq;
14 char key = '\0';
15 Tree *left, *right;
16 Tree()
17 {
18 freq = 0;
19 key = '\0';
20 left = NULL;
21 right = NULL;
22 }
23 } Tree, *pTree;
24 union key_or_point
25 {
26 char key;
27 pTree point;
28 };
29 enum infor_type
30 {
31 key_s,
32 point_s
33 };
34 class infor
35 {
36 public:
37 int freq;//權值
38 key_or_point kp;//記錄鍵值或者 新生成的樹的地址
39 infor_type type;// 聯合體key_or_point的類型由infor_type標誌
40 infor()
41 {
42 freq = 0;
43 kp.key = NULL;
44 type = key_s;
45 }
46 };
47
48 array<infor, ARR_SIZE> arr;//用來讀取要處理的數據
49 vector<pTree> trees; //所有生成的樹都放在vector裏面
50
51 int num; //要處理的數據個數
52
53 bool cmp(infor a, infor b)
54 {
55 return a.freq > b.freq;
56 }
57
58 void Huffman()
59 {
60 //找出最小權值和次小權值
61 sort(&arr[0], &arr[num], cmp);
62 int cal = num - 1;
63 while (cal > 0)
64 {
65
66 pTree pta = new Tree();
67 vector<pTree>::iterator it;
68
69 pTree ptl = new Tree();
70 ptl->freq = arr[cal].freq;
71 // pt all 的左子樹
72 if (arr[cal].type == point_s)
73 {
74 pta->left = arr[cal].kp.point;//如果存放的是地址，那麼該樹已入vector
75 //無需重複操作
76 }
77 else
78 {
79 ptl->key = arr[cal].kp.key;
80 trees.push_back(ptl);
81 it = trees.end() - 1;
82 pta->left = *it;
83 }
84
85
86 pTree ptr = new Tree();
87 ptr->freq = arr[cal - 1].freq;
88 // pt all 的右子樹
89 if (arr[cal - 1].type == point_s)
90 {
91 pta->right = arr[cal - 1].kp.point; //如果存放的是地址，那麼該樹已入vector
92 //無需重複操作
93 }
94 else
95 {
96 ptr->key = arr[cal - 1].kp.key;
97 trees.push_back(ptr);
98 it = trees.end() - 1;
99 pta->right = *it;
100 }
101
102 pta->freq = arr[cal].freq + arr[cal - 1].freq;
103 trees.push_back(pta);//pt all 本樹
104
105 it = trees.end() - 1;
106 arr[cal - 1].kp.point = *it;
107 arr[cal - 1].type = point_s;//保存新生成樹的地址
108
109 arr[cal - 1].freq = arr[cal - 1].freq + arr[cal ].freq;
110 //最小權值的樹和次權值的樹組成新樹後，放回原數組
111 //新樹的key_or_point此時類型變爲point_s指針指向vector存放的位置
112
113 //第一次循環會有三棵樹入vector,重新排列後，新樹無需重複入vector
114 cal--;
115 sort(&arr[0], &arr[cal + 1], cmp);
116
117 }
118
119 }
120
121 void traversTree(pTree pt, string st = "")
122 {
123 //中序遍歷二叉樹
124 //遵循左0右1的原則
125 if (pt->left == NULL && pt->right == NULL)
126 {
127 cout.flags(ios::left);
128 cout.width(10);
129 cout << st.c_str() << " ";
130 cout << pt->key << endl;
131 return;
132 }
133 if (pt->left != NULL)
134 {
135 st += '0';
136 traversTree(pt->left, st);
137 st.pop_back();//從左邊出來後要回退一個字符，避免進入右邊時多出一個字符
138 }
139
140 if (pt->right != NULL)
141 {
142 st += '1';
143 traversTree(pt->right, st);
144 }
145 return ;
146 }
147
148 void printCode()
149 {
150 vector<pTree>::iterator it;
151 it = trees.end() - 1;
152 pTree pt = *it; //取出最頂端的樹
153 cout << "print HuffmanCode:" << endl;
154 traversTree(pt);
155 }
156 int main()
157 {
158 ifstream filein("data.txt");
159 cin.rdbuf(filein.rdbuf());//重定向輸入
160 cin >> num;//要處理的數據個數
161 for (int i = 0; i < num; i++)
162 {
163 cin >> arr[i].freq;
164 }
165 for (int i = 0; i < num; i++)
166 {
167 cin >> arr[i].kp.key;
168 }
169 Huffman();
170 printCode();
171 return 0;
172 }分析：
這是以上測試數據生成的樹的情況。
只有葉子節點表示有效的符號，所以遍歷樹時返回條件是葉子節點（如果是葉子節點則返回）
總結：
1 編程時用的一些小技巧總結：
1.1 輸出調試信息：可以採用如下方式
#ifdef DEBUG
cout調試信息....
#endif
1.2 聯合體union需要取得類型時，可以加一個enum來記錄和標誌uninon的類型
2 編程方法反思：
可以看到源碼中用到了兩次sort，這是省事的做法了。
目前想到的改進的方法是用二分插入（數據已經排序）
對比起來，我覺得優先隊列的方式更易懂且效率更高，但此文也算是一次小探索，值得記錄下來
3 感想：
本人入園第一次隨筆，如有不足或錯誤，還望指出。
以上
原文出處：https://www.cnblogs.com/virgildevil/p/10349693.html