정렬된 입력을 위한 효율적인 허프만 코딩

이전 Huffman 코드 문제에서는 빈도가 정렬되지 않았습니다. 빈도 목록을 정렬된 순서로 제공하면 코드 할당 작업이 더 효율적입니다.

이 문제에서는 두 개의 빈 큐를 사용합니다. 그런 다음 고유한 각 문자에 대한 리프 노드를 만들고 빈도가 높은 순서로 대기열에 삽입합니다.

이 접근 방식에서 알고리즘의 복잡성은 O(n)입니다.

입력 및 출력

Input:
Different letters and their frequency in sorted order
Letters: {L, K, X, C, E, B, A, F}
Frequency: {1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4}
Output:
Codes for the letters
L: 0000
K: 0001
X: 001
C: 010
E: 011
F: 10
B: 110
A: 111

알고리즘

huffman 코드 (dataList, freqList, n)

입력: 데이터 목록 및 빈도 목록, 목록의 데이터 수 n.

출력 - 코드에 할당된 문자.

Begin
   root := huffmanTree(dataList, freqList, n) //create root of Huffman tree create an array to store codes, and top pointer for that array.
   call getCodes(root, array, top) to find codes for each character.
End

getCode (루트:노드, 배열, 상단)

입력: 루트 노드, 코드를 저장할 배열, 배열의 맨 위.

출력 - 각 문자에 대한 코드

Begin
   if leftChild(root) ≠φ then
      array[top] := 0
      getCodes(leftChild(root), array, top)
   if rightChild(root) ≠φ then
      array[top] = 1
      getCode(rightChild(root), array, top)
   if leftChild(root) = φ AND rightChild(root) = φ then
      display the character ch of root
      for all entries of the array do
         display the code in array[i] for character ch
      done
End

huffmanTree(dataList, freqList, n)

입력 - 데이터 목록 및 빈도 목록, 목록의 데이터 수 n.

출력 - 허프만 트리 생성

Begin
   for all different character ch do
      add node with ch and frequency of ch into queue q1
   done

   while q1 is not empty OR size of q2 ≠ 1 do
      find two minimum node using q1 and q2 and add them as left and
      right child of a new node.
      add new node in q2
   done

   delete node from q2 and return that node.
End

예

#include<iostream>
#include<queue>
using namespace std;

struct node {
   char data;
   int freq;
   node *child0, *child1;
};

node *getNode(char d, int f) {
   node *newNode = new node;
   newNode->data = d;
   newNode->freq = f;
   newNode->child0 = NULL;
   newNode->child1 = NULL;
   return newNode;
}

node *findMinNode(queue<node*>&q1, queue<node*>&q2) {
   node *minNode;
   if(q1.empty()) { //if first queue is empty, delete and return node from second queue
      minNode = q2.front();
      q2.pop();
      return minNode;
   }

   if(q2.empty()) { //if second queue is empty, delete and return node from first queue
      minNode = q1.front();
      q1.pop();
      return minNode;
   }

   if((q1.front()->freq) < (q2.front()->freq)) { //find smaller from two queues
      minNode = q1.front();
      q1.pop();
      return minNode;
   }else {
      minNode = q2.front();
      q2.pop();
      return minNode;
   }
}

node *huffmanTree(char data[], int frequency[], int n) {
   node *c0, *c1, *par;
   node *newNode;
   queue<node*> qu1, qu2;

   for(int i = 0; i<n; i++) { //add all node to queue 1
      newNode = getNode(data[i], frequency[i]);
      qu1.push(newNode);
   }

   while(!(qu1.empty() && (qu2.size() == 1))) {
      c0 = findMinNode(qu1, qu2); //find two minimum as two child
      c1 = findMinNode(qu1, qu2);
      node *newNode = getNode('#', c0->freq+c1->freq);

      //intermediate node holds special character
      par = newNode;
      par->child0 = c0;
      par->child1 = c1;
      qu2.push(par); //add sub tree into queue 2
   }

   node *retNode = qu2.front();
   qu2.pop();
   return retNode;
}

void getCodes(node *rootNode, int array[], int n) {  //array to store the code
   if(rootNode->child0 != NULL) {
      array[n] = 0;
      getCodes(rootNode->child0, array, n+1);
   }

   if(rootNode->child1 != NULL) {
      array[n] = 1;
      getCodes(rootNode->child1, array, n+1);
   }

   if(rootNode->child0 == NULL && rootNode->child1 == NULL) {  // when root is leaf node
      cout << rootNode->data << ": ";

      for(int i = 0; i<n; i++)
         cout << array[i];
      cout << endl;
   }
}

void huffmanCodes(char data[], int frequency[], int n) {
   node *rootNode = huffmanTree(data, frequency, n);
   int array[50], top = 0;
   getCodes(rootNode, array, top);
}

int main() {
   char data[] = {'L', 'K', 'X', 'C', 'E', 'B', 'A', 'F'};
   int frequency[] = {1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 4};
   int n = sizeof(data)/sizeof(data[0]);
   huffmanCodes(data, frequency, n);
}

출력

L: 0000
K: 0001
X: 001
C: 010
E: 011
F: 10
B: 110
A: 111