排序输入的有效霍夫曼编码贪婪的算法4

霍夫曼编码是一种用于有效压缩数据的算法，它将出现频率较高的字符用较短的编码表示，而出现频率较低的字符则用较长的编码表示。霍夫曼编码过程可以通过贪心算法实现。

下面介绍的算法是一种排序输入的有效霍夫曼编码贪婪的算法。

算法思路

1. 对字符集合进行排序，按出现频率从小到大的顺序排列。
2. 取出频率最小的两个字符，将它们的频率相加，生成一个新字符，并把这个新字符加入字符集合中。
3. 对新的字符集合重新排序，并重复步骤 2，直到字符集合中只剩下一个字符，此字符就是霍夫曼编码的根节点。

代码实现

class Node:
    def __init__(self, freq, char=None, left=None, right=None):
        self.freq = freq  # 频率
        self.char = char  # 字符
        self.left = left  # 左节点
        self.right = right  # 右节点
 
 
def huffman_encoding(data):
    freq = {}
    for char in data:
        freq[char] = freq.get(char, 0) + 1
 
    nodes = [Node(freq[char], char) for char in freq]
 
    while len(nodes) > 1:
        nodes.sort(key=lambda x: x.freq)
        left = nodes.pop(0)
        right = nodes.pop(0)
        parent = Node(left.freq + right.freq, left=left, right=right)
        nodes.append(parent)
 
    root = nodes[0]
    codes = {}
 
    def encode(node, code):
        if node is None:
            return
        if node.char is not None:
            codes[node.char] = code
            return
        encode(node.left, code + '0')
        encode(node.right, code + '1')
 
    encode(root, '')
 
    encoded_data = ''.join(codes[char] for char in data)
    return encoded_data, codes
 
 
def huffman_decoding(encoded_data, codes):
    reverse_codes = {code: char for char, code in codes.items()}
    original_data = ''
    code = ''
 
    for bit in encoded_data:
        code += bit
        if code in reverse_codes:
            original_data += reverse_codes[code]
            code = ''
 
    return original_data

总结

该算法是一种针对输入数据能以有效霍夫曼编码压缩的贪心算法，通过排序输入的字符集合，得到霍夫曼编码的根节点，从而生成有效的霍夫曼编码。