python哈夫曼编码注意

python哈夫曼编码注意

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Huffman编码简介

1952年，哈夫曼提出了一种构造最佳码的方法称为哈夫曼码（也有说霍夫曼码，看你怎么翻译了）。它充分利用了信源概率分布的特性进行编码，是无失真信源编码方法的一种。

具体编码方法，看下面的演示即可。Huffman编码

Python实现

根据Python面向对象编程的特点，我们可以先构思出2个大类，一个为节点类，另一个为哈夫曼树类，利用节点来完成哈夫曼树的建立。

节点类代码如下：

#节点类

class Node(object):

def __init__(self,name=None,value=None):

self._name=name

self._value=value

self._left=None

self._right=None

接着，我们用哈夫曼树的编码思想，利用节点反向建立哈夫曼树。

#哈夫曼树类

class HuffmanTree(object):

#根据Huffman树的思想：以节点为基础，反向建立Huffman树

def __init__(self,char_weights):

self.Leav=[Node(part[0],part[1]) for part in char_weights] #根据输入的字符及其频数生成节点

while len(self.Leav)!=1:

self.Leav.sort(key=lambda node:node._value,reverse=True)

c=Node(value=(self.Leav[-1]._value+self.Leav[-2]._value))

c._left=self.Leav.pop(-1)

c._right=self.Leav.pop(-1)

self.Leav.append(c)

<=self.Leav[0]

self.Buffer=list(range(10))

建立完哈夫曼树后，我们遍历整个树，将左边的节点给0，右边的节点给1，这里采用递归的思想。

#用递归的思想生成编码

def pre(self,tree,length):

node=tree

if (not node):

return

elif node._name:

print (node._name + ' encoding:',end=''),

for i in range(length):

print (self.Buffer[i],end='')

print ('n')

return

self.Buffer[length]=0

self.pre(node._left,length+1)

self.Buffer[length]=1

self.pre(node._right,length+1)

#生成哈夫曼编码

def get_code(self):

self.,0)

结果

测试代码如下：

if __name__=='__main__':

#输入的是字符及其频数

char_weights=[('a',6),('b',4),('c',10),('d',8),('f',12),('g',2)]

tree=HuffmanTree(char_weights)

<_code()

结果图：

本文结束~~感谢阅读！