Hu-Tucker算法介绍：
Hu-Tucker 算法有助于压缩某些块的顺序，假设您对以下内容有一定的自然顺序，那么如果将字符串和音符考虑在内，那么将它们考虑在内，它们将按数字排序。
现在的问题是我们如何构建顺序以便压缩完美匹配，并且仍然提供相同的代码而不改变字符串的性质，即它们的顺序。
例如——“ Geeks for Geeks ”仍然是“Geeks for Geeks ”而不是“ for Geeks Geeks ”。
因此，我们在压缩事物时也需要保留顺序，因此将字符串排序为数字是要走的路。
好吧，为了解决所有这些问题，我们有一个名为 Hu-Tuker 的简单算法，即使它已经很老了，它也有助于获得准确的结果。
了解胡塔克：
该算法分为 3 个不同的阶段，然后交替评估每种方法的时间复杂度。之后，进行试验，然后证明对复杂性收取的金额是合理的。在所有 3 个阶段中，有 2 个独立的方法，分别采用 O(n 2 ) 和 O(nlogn) 复杂度。
因此，分界属性或区分线，正如一些人所说，将是从它们衍生出来的抽象关系。
然后，在编号之后，解码和编码过程由算法本身负责，就在键入值之后！
The Hu–Tucker Code is the alphabetical search tree’s binary code.
让我们看一棵树来更好地学习它：
胡塔克树。
如上图，第1 步，我们从树中看到，某些字符串（归类为 Beta）存储某些固定长度的值，这是我们在上面提到的。现在，在加班运行这些转换之后，它们对算法来说变得很弱，因此最终会被压缩。此外，当我们添加数字时，我们可以放心，订单将是完美的！
之后是pass 2，把最常出现的字符进行相应的分组，然后压缩再解压，这样占用的存储空间就少了，因为现在出现频率最高的字符已经分组了！
虽然这个算法已经很老了，但据说压缩的经典本质就是由此而来。此外，与其他方法相比，使用此方法仍有某些优势，因为此方法中的延迟和压缩下降确实更少。我们现在将看到 Hu-Tucker 算法的一个简短明了的例子，以更好地理解使用某些节点和字母符号的学习曲线。
实现 Hu Tucker 的算法如下：
1. 'terminal' label node 0, ... n-1
2. Repeat repetitions (n - 1):
(a) find a pair I j) to be I I < j;
(ii) node I or j is not labelled "none" and
(iii) no node (i+1, etc.)
(iv) weight[i] + weight[j] is minimal,
(v) I is not unique after (iv) and (v)
3. j is minimal if not unique following the selection process.
(a) Mix node j and
(b)save node j as new node I
(c) Weight[i]+= Weight[j] Weight[i] Weight
(d) Node I 'interior'
(e) Node I 'not' Label node Hu-Tucker 的应用：
让我们看一下 Hu Tucker 算法的 2 个应用，以便更好地理解。
- 实施搜索：
由于 Hu Tucker 是一种压缩和模式查找算法，它可以用于在数据库中搜索模式，因为它使用树结构，并且所有搜索技术都尽可能广泛地使用二分搜索。
例子：
让我们将树的边数表示为“i”，它是另一组元素的子集，使得 i ∈ {1, 2, … . . , n}，然后使用 Hu-Tucker 算法，我们可以在给定的集合中找到权重，并可以产生搜索结果。 - 最小化成本函数：
从上面开始，Hu-Tucker 算法也是一种压缩技术，因此有助于找出最小成本函数计算。
用于最小化的公式是：
La(w,l) , loga∑
Xn
i=1
w(i)a
l(i) Hu-Tucker 的缺点：
尽管 Hu-Tucker 算法是一种简洁而深刻的算法，但与所有其他算法一样，它也有缺点和失败的地方。该算法有些奇怪，因为它依赖于许多有时不提供的其他信息。与上面的应用程序 2一样，对数函数需要太多的数据，这通常不是现代压缩算法的要求。此外，由于该算法已经过时，与此相比，较新的算法具有更好且更小的时间复杂度， 因此感觉有点过时和不如他们！
结论 ：
这完全是关于 Hu-Tuckker 算法的简短介绍。希望这篇文章能帮助您掌握它的简要介绍，并帮助您铺平前进的道路！
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