
由于哈夫曼树中没有度为1的结点,则一棵有n个叶子的哈夫曼树共有2n-1个结点,可以用一个大小为2n-1 的一维数组存放哈夫曼树的各个结点。由于哈夫曼树中没有度为1的结点,则一棵有n个叶子的哈夫曼树共有2×n-1个结点,可以用一个大小为2×n-1 的一维数组存放哈夫曼树的各个结点。由哈夫曼树的构造算法可知,用一个数组存放原来的 n 个叶子结点和构造过程中临时生成的结点,数组的大小为 2n-1。
查找权重值最小的两个结点的思想是:从树组起始位置开始,首先找到两个无父结点的结点(说明还未使用其构建成树),然后和后续无父结点的结点依次做比较,有两种情况需要考虑:
如果比两个结点中较小的那个还小,就保留这个结点,删除原来较大的结点;
如果介于两个结点权重值之间,替换原来较大的结点;
实现代码:
//HT数组中存放的哈夫曼树,end表示HT数组中存放结点的最终位置,s1和s2传递的是HT数组中权重值最小的两个结点在数组中的位置
void Select(HuffmanTree HT, int end, int *s1, int *s2)
{
int min1, min2;
//遍历数组初始下标为 1
int i = 1;
//找到还没构建树的结点
while(HT[i].parent != 0 && i <= end){
i++;
}
min1 = HT[i].weight;
*s1 = i;
i++;
while(HT[i].parent != 0 && i <= end){
i++;
}
//对找到的两个结点比较大小,min2为大的,min1为小的
if(HT[i].weight < min1){
min2 = min1;
*s2 = *s1;
min1 = HT[i].weight;
*s1 = i;
}else{
min2 = HT[i].weight;
*s2 = i;
}
//两个结点和后续的所有未构建成树的结点做比较
for(int j=i+1; j <= end; j++)
{
//如果有父结点,直接跳过,进行下一个
if(HT[j].parent != 0){
continue;
}
//如果比最小的还小,将min2=min1,min1赋值新的结点的下标
if(HT[j].weight < min1){
min2 = min1;
min1 = HT[j].weight;
*s2 = *s1;
*s1 = j;
}
//如果介于两者之间,min2赋值为新的结点的位置下标
else if(HT[j].weight >= min1 && HT[j].weight < min2){
min2 = HT[j].weight;
*s2 = j;
}
}
}
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咱们啥时候也能这么霸气一回