哈夫曼樹(三)之 Java詳解

前面分別經過C和C++實現了哈夫曼樹，本章給出哈夫曼樹的java版本。

目錄
1. 哈夫曼樹的介紹
2. 哈夫曼樹的圖文解析
3. 哈夫曼樹的基本操做
4. 哈夫曼樹的完整源碼

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哈夫曼樹的介紹

Huffman Tree，中文名是哈夫曼樹或霍夫曼樹，它是最優二叉樹。

定義：給定n個權值做爲n個葉子結點，構造一棵二叉樹，若樹的帶權路徑長度達到最小，則這棵樹被稱爲哈夫曼樹。 這個定義裏面涉及到了幾個陌生的概念，下面就是一顆哈夫曼樹，咱們來看圖解答。

(01) 路徑和路徑長度

定義：在一棵樹中，從一個結點往下能夠達到的孩子或孫子結點之間的通路，稱爲路徑。通路中分支的數目稱爲路徑長度。若規定根結點的層數爲1，則從根結點到第L層結點的路徑長度爲L-1。
例子：100和80的路徑長度是1，50和30的路徑長度是2，20和10的路徑長度是3。

(02) 結點的權及帶權路徑長度

定義：若將樹中結點賦給一個有着某種含義的數值，則這個數值稱爲該結點的權。結點的帶權路徑長度爲：從根結點到該結點之間的路徑長度與該結點的權的乘積。
例子：節點20的路徑長度是3，它的帶權路徑長度= 路徑長度 * 權 = 3 * 20 = 60。

(03) 樹的帶權路徑長度

定義：樹的帶權路徑長度規定爲全部葉子結點的帶權路徑長度之和，記爲WPL。
例子：示例中，樹的WPL= 1*100 + 2*80 + 3*20 + 3*10 = 100 + 160 + 60 + 30 = 350。

比較下面兩棵樹

上面的兩棵樹都是以{10, 20, 50, 100}爲葉子節點的樹。

左邊的樹WPL=2*10 + 2*20 + 2*50 + 2*100 = 360
右邊的樹WPL=350

左邊的樹WPL > 右邊的樹的WPL。你也能夠計算除上面兩種示例以外的狀況，但實際上右邊的樹就是{10,20,50,100}對應的哈夫曼樹。至此，應該堆哈夫曼樹的概念有了必定的瞭解了，下面看看如何去構造一棵哈夫曼樹。

哈夫曼樹的圖文解析

假設有n個權值，則構造出的哈夫曼樹有n個葉子結點。 n個權值分別設爲 w₁、w₂、…、w_n，哈夫曼樹的構造規則爲：

1. 將w₁、w₂、…，w_n當作是有n 棵樹的森林(每棵樹僅有一個結點)；
2. 在森林中選出根結點的權值最小的兩棵樹進行合併，做爲一棵新樹的左、右子樹，且新樹的根結點權值爲其左、右子樹根結點權值之和；
3. 從森林中刪除選取的兩棵樹，並將新樹加入森林；
4. 重複(02)、(03)步，直到森林中只剩一棵樹爲止，該樹即爲所求得的哈夫曼樹。

以{5,6,7,8,15}爲例，來構造一棵哈夫曼樹。

第1步：建立森林，森林包括5棵樹，這5棵樹的權值分別是5,6,7,8,15。
第2步：在森林中，選擇根節點權值最小的兩棵樹(5和6)來進行合併，將它們做爲一顆新樹的左右孩子(誰左誰右可有可無，這裏，咱們選擇較小的做爲左孩子)，而且新樹的權值是左右孩子的權值之和。即，新樹的權值是11。 而後，將"樹5"和"樹6"從森林中刪除，並將新的樹(樹11)添加到森林中。
第3步：在森林中，選擇根節點權值最小的兩棵樹(7和8)來進行合併。獲得的新樹的權值是15。 而後，將"樹7"和"樹8"從森林中刪除，並將新的樹(樹15)添加到森林中。
第4步：在森林中，選擇根節點權值最小的兩棵樹(11和15)來進行合併。獲得的新樹的權值是26。 而後，將"樹11"和"樹15"從森林中刪除，並將新的樹(樹26)添加到森林中。
第5步：在森林中，選擇根節點權值最小的兩棵樹(15和26)來進行合併。獲得的新樹的權值是41。 而後，將"樹15"和"樹26"從森林中刪除，並將新的樹(樹41)添加到森林中。
此時，森林中只有一棵樹(樹41)。這棵樹就是咱們須要的哈夫曼樹！

哈夫曼樹的基本操做

哈夫曼樹的重點是如何構造哈夫曼樹。本文構造哈夫曼時，用到了之前介紹過的"(二叉堆)最小堆"。下面對哈夫曼樹進行講解。

1. 基本定義

public class HuffmanNode implements Comparable, Cloneable {
    protected int key;              // 權值
    protected HuffmanNode left;     // 左孩子
    protected HuffmanNode right;    // 右孩子
    protected HuffmanNode parent;   // 父結點

    protected HuffmanNode(int key, HuffmanNode left, HuffmanNode right, HuffmanNode parent) {
        this.key = key;
        this.left = left;
        this.right = right;
        this.parent = parent;
    }

    @Override
    public Object clone() {
        Object obj=null;

        try {
            obj = (HuffmanNode)super.clone();//Object 中的clone()識別出你要複製的是哪個對象。    
        } catch(CloneNotSupportedException e) {
            System.out.println(e.toString());
        }

        return obj;    
    }

    @Override
    public int compareTo(Object obj) {
        return this.key - ((HuffmanNode)obj).key;
    }
}

HuffmanNode是哈夫曼樹的節點類。

public class Huffman {

    private HuffmanNode mRoot;  // 根結點

    ...
}

Huffman是哈夫曼樹對應的類，它包含了哈夫曼樹的根節點和哈夫曼樹的相關操做。

2. 構造哈夫曼樹

/* 
 * 建立Huffman樹
 *
 * @param 權值數組
 */
public Huffman(int a[]) {
    HuffmanNode parent = null;
    MinHeap heap;

    // 創建數組a對應的最小堆
    heap = new MinHeap(a);

    for(int i=0; i<a.length-1; i++) {   
        HuffmanNode left = heap.dumpFromMinimum();  // 最小節點是左孩子
        HuffmanNode right = heap.dumpFromMinimum(); // 其次纔是右孩子

        // 新建parent節點，左右孩子分別是left/right；
        // parent的大小是左右孩子之和
        parent = new HuffmanNode(left.key+right.key, left, right, null);
        left.parent = parent;
        right.parent = parent;

        // 將parent節點數據拷貝到"最小堆"中
        heap.insert(parent);
    }

    mRoot = parent;

    // 銷燬最小堆
    heap.destroy();
}

首先建立最小堆，而後進入for循環。

每次循環時：

(01) 首先，將最小堆中的最小節點拷貝一份並賦值給left，而後重塑最小堆(將最小節點和後面的節點交換位置，接着將"交換位置後的最小節點"以前的所有元素從新構形成最小堆)；
(02) 接着，再將最小堆中的最小節點拷貝一份並將其賦值right，而後再次重塑最小堆；
(03) 而後，新建節點parent，並將它做爲left和right的父節點；
(04) 接着，將parent的數據複製給最小堆中的指定節點。

在二叉堆中已經介紹過堆，這裏就再也不對堆的代碼進行說明了。如有疑問，直接參考後文的源碼。其它的相關代碼，也Please RTFSC(Read The Fucking Source Code)！

哈夫曼樹的完整源碼

哈夫曼樹的源碼共包括4個文件。

1. 哈夫曼樹的節點類(HuffmanNode.java)

2. 哈夫曼樹的實現文件(Huffman.java)

3. 哈夫曼樹對應的最小堆(MinHeap.java)

4. 哈夫曼樹的測試程序(HuffmanTest.java)