哈夫曼树(最优二叉树)

红太狼 2023-06-10 11:28 16阅读 0赞

### 文章目录 ###

*   *   *  前言
         *  哈夫曼树(最优二叉树)
         *   *  定义与原理
             *   *  树的路径长度
                 *  带权路径长度
             *  构造哈夫曼树
         *  哈夫曼树生成代码

### 前言 ###

二叉树是树结构中的一种特殊形式，适用于折半查找、真假、对错等具有两种情况的事物进行建模。  
比如需要对学生考试得分评不及格、及格、中等、良好、优秀这几个模糊分数的评级，我们可以很快用如下的代码实现：

if score < 60:
        print("不及格")
    elif score < 70:
        print("及格")
    elif score < 80:
        print("中等")
    elif score < 90:
        print("良好")
    else:
        print("优秀")

我们用二叉树可以表示如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTM2MzI3NTU_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
我们上面建模出来的二叉树在查找判断中效率是否是最优的呢？  
我们结合现实场景进行思考，一场考试下来，发现分数占比如下：

采用上面的二叉树进行判断70分以上的分数，有80%至少要进过3次以上的判断才能得到结果。  
那么有没有更好方式进行查找判断呢？我们可以调整判断顺序，将占比多的70~79的判断提前，然后再判断80 ~ 89，这样按照占比从大到小一次判断。按照这种方式我们得到如下的二叉树：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTM2MzI3NTU_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
我们优化过后的二叉树相比第一个二叉树效率高了很多。  
那么如何构建一个最优二叉树呢？这就是接下来要介绍的内容，哈夫曼树。

### 哈夫曼树(最优二叉树) ###

哈夫曼树就是我们平时说的最优二叉树。  
哈夫曼(David Huffman)是美国数学家，在1952年发明了哈夫曼编码，而哈夫曼编码就是基于哈夫曼树得来的，本文只介绍哈夫曼树。

#### 定义与原理 ####

##### 树的路径长度 #####

**从树中一个节点到另一个节点之间的分支构成两个节点之间的路径，路径上的分支数目称为路径长度。**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTM2MzI3NTU_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
树a的根节点到D节点，路径长度为4。树b的根节点到节点D长度为2。**树的路径长度为根节点到各节点的路径长度之和。** 树a的树路径长度为1+1+2+2+3+3+4+4=20。树b的树路径长度为1+2+3+3+2+1+2+2=16。

##### 带权路径长度 #####

**树的带权路径长度记为WPL(Weighted Path Length of Tree)**  
节点的带权路径长度为根节点到该节点路径长度与该节点的权的乘积。树的带权路径长度为各叶子节点的带权路径长度之和。  
树a的WPL=1x5+2x15+3x40+4x30+4x10=315  
树b的WPL=3x5+3x15+2x40+2x30+2x10=220  
**树的WPL越小，那么树就越优。**

#### 构造哈夫曼树 ####

假定我们按照A5、B15、C40、D30、E10生成一棵哈夫曼树。  
按照如下步骤操作：

1.  将所有权重节点按照权重由小到大进行排序，即：A5,E10,B15,D30,C40
2.  将最左的两个节点按照左小右大作为新节点N1的左右两个子节点。N1的权重=5+10=15。  
    ![在这里插入图片描述][20191027205736345.png]
3.  将N1替换序列的A和E并加入。重复2步骤，将N1和B作为新节点N2的两个子节点。N2的权重=15+15=30。  
    ![在这里插入图片描述][2019102721031884.png]
4.  然后继续重复2步骤，将N2替换N1和B加入到序列中，并将N2与D作为新节点N3的两个子节点。N3的权重=30+30=60。  
    ![在这里插入图片描述][20191027210357843.png]
5.  然后继续重复2步骤，将N3替换N2和D并加入到序列。将N3和E作为新节点R的两个子节点。因为N3的权重为60，C的权重为40，所以C作为R的左子节点，N3作为右子节点。并且R已经是根节点了，所以最终的哈夫曼树就如下图：  
    ![在这里插入图片描述][20191027210840266.png]  
    该树的WPL=1x40+2x30+3x15+4x10+4x5=205  
    比前面的树b的WPL=225还要少15，所以该树就是最优的哈夫曼树了。

我们对创建哈夫曼树步骤总结如下：

1.  将给定的n个权值构成n棵只有一个节点的树，并根据权值由小到大进行排序。
2.  取最左遍权值最小的两棵树作为左右子树构成一颗新二叉树，新二叉树的权值为两棵字数的权值和。
3.  将2步骤构造的新树的两个子树删除，将构造的新树放入序列的最左边。
4.  重复2、3步骤，直到所有树合并为一棵树为止。最终的树就是哈夫曼树，也就是最优二叉树。

### 哈夫曼树生成代码 ###

代码用Python3实现如下：

import functools
    
    
    class TreeNode:
    
        def __init__(self, data, weight) -> None:
            self.data = data  # 数据
            self.weight = weight  # type: int #权重
            self.left = None  # 左子节点
            self.right = None  # 右子节点
    
        def __str__(self) -> str:
            return self.data
    
    
    def cmp(a, b):
        """ 排序 """
        if a.weight > b.weight:
            return 1
        elif a.weight < b.weight:
            return -1
        else:
            return 0
    
    
    def gen_huffman_tree(_trees, depth=0):
        """ 构建哈夫曼树 :param depth: 深度 :param _trees: 树集 """
        if depth == 0:
            print('对' + ','.join([str(item) for item in tree]) + '树集生成哈夫曼树。数据|权重')
        depth = depth + 1  # 深度+1
        if len(_trees) == 1:
            return _trees[0]
        _trees = sorted(_trees, key=functools.cmp_to_key(cmp))
        left_sub = _trees[0]
        right_sub = _trees[1]
        new_node_weight = left_sub.weight + right_sub.weight  # 新树权重
        # 构建新树
        new_node = TreeNode('N%s|%s' % (str(depth), str(new_node_weight)), new_node_weight)
        new_node.left = left_sub
        new_node.right = right_sub
        # 删除最左两个树
        _trees.remove(left_sub)
        _trees.remove(right_sub)
        # 新树插入到最左序列
        _trees.insert(0, new_node)
        # 递归构建下一个树，直到只剩下一棵树
        return gen_huffman_tree(_trees, depth)
    
    
    def layer_order_traverse(_layer_nodes):
        """ 按层遍历 :param _layer_nodes: 当前层节点集合 :type _layer_nodes: list """
        if _layer_nodes is None or len(_layer_nodes) == 0:
            return
        _childs = []  # 子集
        for _node in _layer_nodes:  # 遍历传入的当前层所有节点
            print(_node.data, end=',')
            if _node.left:
                _childs.append(_node.left)
            if _node.right:
                _childs.append(_node.right)
        layer_order_traverse(_childs)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        tree = [
            TreeNode('A|5', 5),
            TreeNode('B|15', 15),
            TreeNode('C|40', 40),
            TreeNode('D|30', 30),
            TreeNode('E|10', 10)
        ]
        huffman_tree = gen_huffman_tree(tree)
        print('按层遍历哈夫曼树：', end='')
        layer_order_traverse([huffman_tree])
        print('\b' * 1, end='')

该代码将上面的例子A5、B15、C40、D30、E10树集生成了如下最优二叉树。  
![在这里插入图片描述][20191027210840266.png]  
代码允许后的结果如下：

对A|5,B|15,C|40,D|30,E|10树集生成哈夫曼树。数据|权重
    按层遍历哈夫曼树：N4|100,C|40,N3|60,N2|30,D|30,N1|15,B|15,A|5,E|10

生成了哈夫曼树之后，按层遍历打印出了树的每个节点，第一个N4为根节点，可以看出和上面的二叉树的顺序是一一对应的。  
按层遍历算法可以看下[二叉树遍历算法][Link 1]。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTM2MzI3NTU_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230531/50a4532df2ac491687c8979e559000ad.png
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[20191027205736345.png]: /images/20230531/c6ea24ab164346a68c1fb3c5332cc3f4.png
[2019102721031884.png]: /images/20230531/99b5fbe1863d46d28b1c0587f035000b.png
[20191027210357843.png]: /images/20230531/e6b7f5ccfd37495280efe349b78c55d9.png
[20191027210840266.png]: /images/20230531/dd677888e150418ca8f6db070fa037db.png
[Link 1]: https://blog.csdn.net/u013632755/article/details/102763152