哈夫曼树数据压缩c语言算法,特殊的树：哈夫曼树2-程序员宅基地
技术标签： 哈夫曼树数据压缩c语言算法
1.哈夫曼树的查找算法
查找算法根据构建哈夫曼树算法衍生而来，我们在构建二叉树时需要查找出哪些数据最小，以符合我们哈夫曼树的最优解情况。
查找权重值最小的两个结点的思想是：从待处理数据的头部位置开始，首先找到两个无父结点的结点(说明还未使用其构建成树)，然后和后续无父结点的结点依次做比较，有两种情况需要考虑：
l 如果比两个结点中较小的那个还小，就保留这个结点，删除原来较大的结点；
l 如果介于两个结点权重值之间，替换原来较大的结点；
其代码可以表示为：//HT数组中存放的哈夫曼树，end表示HT数组中存放结点的最终位置，s1和s2传递的是HT数组中权重值最小的两个结点在数组中的位置
void Select(HuffmanTree HT, int end, int *s1, int *s2) {
int min1, min2;
//遍历数组初始下标为 1
int i = 1;
//找到还没构建树的结点
while(HT[i].parent != 0 && i <= end) {
i++;
}
min1 = HT[i].weight;
*s1 = i;
i++;
while(HT[i].parent != 0 && i <= end) {
i++;
}
//对找到的两个结点比较大小，min2为大的，min1为小的
if(HT[i].weight
min2 = min1;
*s2 = *s1;
min1 = HT[i].weight;
*s1 = i;
} else {
min2 = HT[i].weight;
*s2 = i;
}
//两个结点和后续的所有未构建成树的结点做比较
for(int j=i+1; j <= end; j++) {
//如果有父结点，直接跳过，进行下一个
if(HT[j].parent != 0) {
continue;
}
//如果比最小的还小，将min2=min1，min1赋值新的结点的下标
if(HT[j].weight
min2 = min1;
min1 = HT[j].weight;
*s2 = *s1;
*s1 = j;
}
//如果介于两者之间，min2赋值为新的结点的位置下标
else if(HT[j].weight >= min1 && HT[j].weight
min2 = HT[j].weight;
*s2 = j;
}
}
}
2.哈夫曼编码
哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码)。
哈夫曼编码，主要目的是根据使用频率来最大化节省字符(编码)的存储空间。
霍夫曼编码是一种无前缀编码。解码时不会混淆。其主要应用在数据压缩，加密解密等场合，也包括文件传输的场合。
如果考虑到进一步节省存储空间，就应该将出现概率大(占比多)的字符用尽量少的0-1进行编码，也就是更靠近根(节点少)，这也就是最优二叉树-哈夫曼树。
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