当Kotlin遇见数据结构丨哈夫曼树的实现

本文链接： https://blog.csdn.net/qq_15609303/article/details/102363267

哈夫曼树定义

给定N个数值作为N个叶子结点的权值，构造一颗二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也叫哈夫曼树。

哈夫曼树是带权路径长度最小的树，权值越大的节点距离根节点越近。

带权路径：根结点到第L层结点路径的长度，长度为 L-1。
树的带权路径长度：树的所有叶子节点带权路径总和，简称 WPL（Weighted Path Length of Tree）。

Kotlin 中哈夫曼树如何实现

1. 实现的流程

1.1 将数组中所有元素创建为若干二叉树
1.2 排序
1.3 取出最小权值的两个二叉树并创建新的二叉树
1.4 把两个最小权值的子树从集合中移除并将新二叉树放入集合
1.5 循环处理 1.2 - 1.4，直到集合的 size = 1 时停止

2. 实现的代码


    /**
     * 将数组转换为赫夫曼树
     * */
    fun createHuffmanTree(arr:IntArray):Node{

        // 将数组中所有元素创建为若干二叉树
        var nodeList:ArrayList<Node> = arrayListOf()
        for(value:Int in arr) {
            nodeList.add(Node(value = value))
        }

        // 循环处理
        while (nodeList.size > 1){

            // 排序
            Collections.sort(nodeList)

            // 取出最小权值的两个二叉树 并 创建新的二叉树
            var leftNode:Node = nodeList.get(nodeList.size-1)
            var righeNode:Node = nodeList.get(nodeList.size-2)
            var parentNode:Node = Node(value = (leftNode.value!! + righeNode.value!!), leftNode = leftNode, rightNode = righeNode)

            // 把两个子树从集合中移除 并 将新二叉树放入集合
            nodeList.remove(leftNode)
            nodeList.remove(righeNode)
            nodeList.add(parentNode)
        }

        // 经过不断处理，最终其实只剩一个 Node 对象，也就是根节点
        return nodeList.get(0)
    }

3. 赋值调用转换方法


// 定义任意数组
var arr:IntArray = intArrayOf(3,7,8,29,5,11,23,14)

// 转换数组 并 获取哈夫曼树的根节点
var node:Node = createHuffmanTree(arr)

Log.e("==", "根节点权值 = ${node.value}")

运行结果

国际惯例

贴上完整源码


/**
 * @des 哈夫曼树
 * @author liyongli 20190222
 * */
class HuffmanTreeActivity : AppCompatActivity() {

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_huffman_tree)

        // 定义任意数组
        var arr:IntArray = intArrayOf(3,7,8,29,5,11,23,14)

        // 转换数组 并 获取哈夫曼树的根节点
        var node:Node = createHuffmanTree(arr)

        Log.e("", "=============================")
        Log.e("", "根节点权值为： ${node.value}")
        Log.e("", "=============================")

    }

    /**
     * 将数组转换为赫夫曼树
     * */
    fun createHuffmanTree(arr:IntArray):Node{

        // 将数组中所有元素创建为若干二叉树
        var nodeList:ArrayList<Node> = arrayListOf()
        for(value:Int in arr) {
            nodeList.add(Node(value = value))
        }

        // 循环处理
        while (nodeList.size > 1){

            // 排序
            Collections.sort(nodeList)

            // 取出最小权值的两个二叉树 并 创建新的二叉树
            var leftNode:Node = nodeList.get(nodeList.size-1)
            var righeNode:Node = nodeList.get(nodeList.size-2)
            var parentNode:Node = Node(value = (leftNode.value!! + righeNode.value!!), leftNode = leftNode, rightNode = righeNode)

            // 把两个子树从集合中移除 并 将新二叉树放入集合
            nodeList.remove(leftNode)
            nodeList.remove(righeNode)
            nodeList.add(parentNode)
        }

        // 经过不断处理，最终其实只剩一个 Node 对象，也就是根节点
        return nodeList.get(0)

    }

}

本篇到此完结，更多Kotlin与数据结构原创内容持续更新中~

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