看图解说

①原图（已经是最小堆）；

②交换堆的首元素（肯定是最小的）和最后一个元素对换；

③交换后删除最后一个元素（复制出来），其实也不是真正的删除，只是size-1这个操作而已；调换后就不是堆了，重新调整heap为最小堆，调整可以用递归调用，也可以用下标作为判断条件，我的代码用的是下标判断条件；

④继续②；

⑤弹出最小的，调整；将两个最小点复制出来后，组成新的父节点，调整他们之间的内部指针关系；

⑥调整后；

⑦插入新节点，调整；

⑧调整后。

以上做了第一遍的操作，继续做下去知道堆中只剩下最后一个元素为止，再将root指向其就可以了，下面是代码。如此下来，Huffman树就建好了。

Huffman节点数据结构设计：

#ifndef _HUFFMANNODE_H_
#define _HUFFMANNODE_H_
 
struct HuffmanNode              //Huffman节点定义
{
private:
    int data;
 
public:
    //构造函数
    HuffmanNode * left,* right,* parent;
    HuffmanNode():left(NULL),right(NULL),parent(NULL),data(-1){}
    HuffmanNode(int d):left(NULL),right(NULL),parent(NULL),data(d){}
 
    //重载运算符
    HuffmanNode &operator=(const HuffmanNode& hn)
    {
        left = hn.left;
        right = hn.right;
        data = hn.data;
        return *this;
    }
 
    //数据的获取和维护
    int GetData()const{return data;}                        //获取数据
    bool SetData(int d){data = d;return true;}      //设置数据
};
 
#endif

最小堆类：

#include <iostream>
using namespace std;
 
#ifndef _MINHEAP_H_
#define _MINHEAP_H_
 
#include "HuffmanNode.h"
 
const int DefaultSize = 100;
 
class MinHeap
{
    HuffmanNode * heap;
    int szCurrent;
 
public:
    MinHeap(int sz = DefaultSize);
    ~MinHeap()
    {delete [] heap;}
 
    void CreateMinHeap(int arr[],int n);        //数组构建最小堆
    bool Insert(HuffmanNode * e);               //往堆中插入Huffman节点
    void SiftDown(int start,int m);             //下滑，重建最小堆
    void SiftUp(int start,int m);                   //上滑，在插入的时候用到
    HuffmanNode * GetMinNode();             //获取Huffman节点data值最小的节点，同时维护szCurrent
    bool SwapNode(int i,int j);                     //交换下标为i和j的Huffman节点
    void Print();                                           //打印Huffman节点
};
 
#endif
 
#include <iostream>
using namespace std;
#include "MinHeap.h"
#include <assert.h>
 
MinHeap::MinHeap(int sz)
{
    heap = new HuffmanNode[sz];
    assert(heap!=NULL);
    szCurrent = 0;
}
 
void MinHeap::CreateMinHeap(int arr[],int n)
{
    this->heap = new HuffmanNode[DefaultSize];
    assert(heap!=NULL);
 
    int i;
    for(i=0; i<n; i++)
        heap[i].SetData(arr[i]);
 
    szCurrent = n;
 
    int currentpos = (szCurrent-2)/2;           //从最后一个顶点开始调整
    while(currentpos >= 0)
    {
        SiftDown(currentpos,szCurrent-1);
        currentpos -- ;
    }
}
 
void MinHeap::SiftDown(int start,int m)
{
    int i = start,j = i*2+1;
    HuffmanNode temp = heap[i];
    while(j<=m)  
    {
        if(j<m && heap[j].GetData() > heap[j+1].GetData())            //j记录比较小的子节点
            j++;
 
        if(temp.GetData() <= heap[j].GetData())          //不调整
            break;
        else
        {
            heap[i] = heap[j];          //子节点上移
            i = j;
            j = 2*j+1;
        }
    }
    heap[i] = temp;
}
 
void MinHeap::SiftUp(int start,int m)
{
    int j = start,              //子节点位置
        i = (start-1) / 2;  //顶点位置
    HuffmanNode temp = heap[j]; //记录子节点
    while(j > 0)
    {
        if(temp.GetData() > heap[i].GetData())           //不调整
            break;
        else
        {
            heap[j] = heap[i];          //顶点下滑
            j = i;
            i = (i-1) / 2;
        }
    }
    heap[j] = temp;
}
 
void MinHeap::Print()
{
    for(int i=0; i<szCurrent; i++)
        cout << heap[i].GetData() << " ";
    cout << endl;
}
 
bool MinHeap::Insert(HuffmanNode * e)
{
    szCurrent++;
    if(szCurrent > DefaultSize)
        abort();
     
    heap[szCurrent-1] = *e;
    SiftUp(szCurrent-1,0);          //调整
    return true;
}
 
HuffmanNode * MinHeap::GetMinNode()
{
    if(szCurrent>0)
    {
        HuffmanNode * t;
        SwapNode(0,szCurrent-1);        //此时heap[0].data是最小的，让它跟最后一个元素调换
        szCurrent--;
        SiftDown(0,szCurrent-1);
        t = new HuffmanNode();
        * t = heap[szCurrent];
        cout << "GetMinNode()后得到的堆：";
        Print();
        return t;
    }
    return NULL;
}
 
bool MinHeap::SwapNode(int i,int j)
{
    swap(heap[i],heap[j]);
    return true;
}

Huffman类：

#include "MinHeap.h"
 
#ifndef _HUFFMANTREE_H_
#define _HUFFMANTREE_H_
 
class Huffman
{
    MinHeap * mh;                   //堆，协助建立Huffman树
    HuffmanNode * root;         //Huffman树的根节点
 
public:
    Huffman():root(NULL){};
    ~Huffman()
    {
        delete mh;
        MakeEmpty(root);
    }
    void MakeEmpty(HuffmanNode * ptr)
    {
        if(ptr->left)
            MakeEmpty(ptr->left);
        if(ptr->right)
            MakeEmpty(ptr->right);
        delete ptr;
    }
     void CreateHuffmanTree(int arr[],int size);
     void Print();
};
 
#endif
 
 
#include <iostream>
using namespace std;
#include <assert.h>
#include "HuffmanTree.h"
#include "MinHeap.h"
#include <queue>
 
void Huffman::CreateHuffmanTree(int arr[],int size)
{
    mh = new MinHeap(size);
    mh->CreateMinHeap(arr,size);         //将数据建立最小堆
    int i;
    HuffmanNode * left;
    HuffmanNode * right;
    HuffmanNode * parent;
 
    for(i=0; i<size-1; i++)
    {
        left = mh->GetMinNode();         //较小成为左孩子
        right = mh->GetMinNode();            //较大成为右孩子
         
        //这里可以归结出一个函数来，但是有点麻烦，直观点
        parent = new HuffmanNode(left->GetData()+right->GetData());
        parent->left = left;
        parent->right = right;
        left->parent = right->parent = parent;
 
        if(!mh->Insert(parent))
            abort();
 
        cout<< "插入父节点之后的堆：";
        mh->Print();
    }
    root = parent;
}
 
void Huffman::Print()
{
    queue<HuffmanNode *> q;
    q.push(root);
    HuffmanNode * p;
    while(!q.empty())
    {
        p = q.front();
        cout << p->GetData() << " ";
        if(p->left != NULL)
            q.push(p->left);
        if(p->right != NULL)
            q.push(p->right);
        q.pop();
    }
}

Huffman（哈弗曼，赫夫曼）在通信领域用途很大，在文件压缩技术也有所运用，做些笔记，以后有用，与大家共享，欢迎讨论:)。

当前标签: 别说我学过C++

C++对析构函数的误解捣乱小子 2011-12-09 11:56 阅读:18 评论:0

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posted on 2011-12-15 22:32 HackerVirus 阅读(475) 评论(0) 收藏举报

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