序文
前回の記事の冒頭で、ツリーの特定のアプリケーションを紹介し始めました。前回の記事では、主にヒープソート、ハフマンツリー、ハフマンコーディングの関連コンテンツを紹介しました。ヒープソートの基本的な考え方と関連するソートの実現について詳しく紹介し、ハフマンコーディングとハフマンツリーの関連する実現についても紹介します。この記事では、ハフマンコーディングの特定のアプリケーション（データ圧縮とデータ解凍）を紹介します。次に、バイナリソートツリーを紹介します。まず、ハフマン符号化のアプリケーションを紹介します。
1つは、データ圧縮です
この一節I like like like like like java do you like javaを示します。ハフマン符号化関連の原則に関する以前の記事によると、そのデータ圧縮処理は次の形式で行われます101010011011110111101001101111101001001000111000010000100010000110011110001000010010101010101010110101110。一般的な考え方は次のとおりです。
1.まず、上記のキャラクターに対応するハフマンツリーを作成する必要があります。
2、対応する詳細を生成する次のハフマン符号化：a = 100, d = 11000, u = 11001, e = 1110, v = 11011, i = 101, y = 11010, j = 0010, k = 1111, i = 0000, o = 0011。
3.ハフマン符号化を使用して、対応するハフマン符号化データを生成します。つまり、前述のハフマン符号に従って、文字列から対応する符号化データを生成します。101010011011110111101001101111101001001000111000010000100010000110011110001000010010101010101010110101110
2、データの解凍
以前にデータ圧縮の一般的な考え方を紹介し、次にデータ解凍の考え方を紹介しました。実際、データ圧縮の考え方とほぼ同じですが、逆のプロセスです。したがって、データを解凍するためにハフマンコーディングを引き続き使用します。具体的なアイデアは次のとおりです。
- 1.データ圧縮を導入すると、ハフマンコードと対応するコードを取得しました
- 2.これらのコードをデコードすることにより、上記のテキストの特定のコンテンツを復元します。
したがって、データの圧縮と解凍の導入により、データの圧縮が次のようになっていることを見つけるのは難しくありません。ファイルを読み取る->ハフマンコードを取得する->圧縮を完了する。データの解凍は、データ圧縮の逆のプロセスです。つまり、圧縮ファイル（データとハフマンコーディングテーブル）を読み取る->完全に解凍します。ただし、コードの特定の実装はそれ自体の能力に制限があり、実装されていません。ごめんなさい、自分で実装する必要があります。。。。。
ただし、実装の過程で注意が必要です。ファイル自体が圧縮されている場合、ハフマン符号化を使用して圧縮するときに問題が発生し、大きな変更はありません。ここで実装する必要があります。特別に支払うプロセスへの注意。ハフマン符号化はバイト単位で処理されるため、バイナリファイルやテキストファイルなど、さまざまな形式のファイルを処理できます。ファイルの内容が比較的小さい場合、圧縮効果は明らかではありません。
3つの二分木
次に、ツリーの別のアプリケーションであるバイナリソートツリーを紹介します。二分探索木の非リーフノードの場合、左側の子ノードの値は現在のノードの値よりも小さくする必要があり、右側の子ノードの値は現在のノードの値よりも大きくなります。ここで特別な説明が必要なのは、同じ値がある場合、ノードを左側の子ノードまたは右側の子ノードに配置できるということです。データ(7,3,10,12,5,1,9)と対応するバイナリソートツリーを次のように
配置します。配列は対応するバイナリソートツリーを作成し、中間次数を使用してバイナリソートツリーをトラバースします。(7,3,10,12,5,1,9)対応するバイナリソートツリーを作成するための例として、配列を引き続き使用します。特定のプロセスを次の図に示します。
削除する場合、バイナリソートツリーはより複雑であり、考慮する必要がある3つの状況があります。
- 1.リーフノードを削除します（例：2,5,9,12）
- 2.サブツリーが1つしかないノードを削除します（例：1）
- 3. 2つのサブツリー（例：7、3、10）を持つノードの削除は
、次の3つの状況で具体的に実装されます。
- 最初のケース：
リーフノードを削除します（例：2、5、9、12）：（
1）削除するノードを見つけるために行く必要がありますtargetNode
（2）targetNode親ノードを見つけるためにparent
（3）左の子ノードを決定targetNodeしparentますまたは、
前のケースによる右の子ノード（4）は、削除に対応します。左の子ノードparent.left = null右の子ノードparent.right = null;- 2番目のケース：
1
（1）のように、サブツリーが1つしかないノードを削除するには、削除するノードを見つける必要がありますtargetNode
（2）targetNode親ノードを見つけますparent
（3）targetNode子ノードが左の子ノードであるかどうかを判断します。右の子ノード子ノード>（4）targetNodeはparent、左の子ノードまたは右の子ノード
（5）targetNode左の子ノードがある場合：5.1場合は それが
targetNodeあるparentの左の子ノードparent.left = targetNode.left;
、それは場合は5.2targetNodeであるparentの右側の子ノードparent.right = targetNode.left;
（6）
targetNode正しい子ノードがある場合6.1
targetNodeがparent左の子ノードの場合parent.left = targetNode.right;
6.2targetNodeがparent右の子ノードの場合parent.right = targetNode.rightケース3：
2つのサブツリーを持つノードを削除します（例：7、3、10）
（1）最初に削除するノードを見つける必要がありますtargetNode
（2）targetNodeの親ノードを見つけますparent
（3）targetNode右側のサブツリーから見つけます最小ノード
（4）一時変数を使用して最小ノードの値を保存しますtemp = 11
（5）最小ノードを削除します
（6）targetNode.value = temp
二分探索木の具体的な実装は次のとおりです。
public class BinarySortTreeDemo {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {
7, 3, 10, 12, 5, 1, 9, 2};
BinarySortTree binarySortTree = new BinarySortTree();
//循环的添加结点到二叉排序树
for(int i = 0; i< arr.length; i++) {
binarySortTree.add(new Node(arr[i]));
}
//中序遍历二叉排序树
System.out.println("中序遍历二叉排序树~");
binarySortTree.infixOrder(); // 1, 3, 5, 7, 9, 10, 12
//测试一下删除叶子结点
binarySortTree.delNode(12);
binarySortTree.delNode(5);
binarySortTree.delNode(10);
binarySortTree.delNode(2);
binarySortTree.delNode(3);
binarySortTree.delNode(9);
binarySortTree.delNode(1);
binarySortTree.delNode(7);
System.out.println("root=" + binarySortTree.getRoot());
System.out.println("删除结点后");
binarySortTree.infixOrder();
}
}
//创建二叉排序树
class BinarySortTree {
private Node root;
public Node getRoot() {
return root;
}
//查找要删除的结点
public Node search(int value) {
if(root == null) {
return null;
} else {
return root.search(value);
}
}
//查找父结点
public Node searchParent(int value) {
if(root == null) {
return null;
} else {
return root.searchParent(value);
}
}
//编写方法:
//1. 返回的 以node 为根结点的二叉排序树的最小结点的值
//2. 删除node 为根结点的二叉排序树的最小结点
/**
*
* @param node 传入的结点(当做二叉排序树的根结点)
* @return 返回的 以node 为根结点的二叉排序树的最小结点的值
*/
public int delRightTreeMin(Node node) {
Node target = node;
//循环的查找左子节点，就会找到最小值
while(target.left != null) {
target = target.left;
}
//这时 target就指向了最小结点
//删除最小结点
delNode(target.value);
return target.value;
}
//删除结点
public void delNode(int value) {
if(root == null) {
return;
}else {
//1.需求先去找到要删除的结点 targetNode
Node targetNode = search(value);
//如果没有找到要删除的结点
if(targetNode == null) {
return;
}
//如果我们发现当前这颗二叉排序树只有一个结点
if(root.left == null && root.right == null) {
root = null;
return;
}
//去找到targetNode的父结点
Node parent = searchParent(value);
//如果要删除的结点是叶子结点
if(targetNode.left == null && targetNode.right == null) {
//判断targetNode 是父结点的左子结点，还是右子结点
if(parent.left != null && parent.left.value == value) {
//是左子结点
parent.left = null;
} else if (parent.right != null && parent.right.value == value) {
//是由子结点
parent.right = null;
}
} else if (targetNode.left != null && targetNode.right != null) {
//删除有两颗子树的节点
int minVal = delRightTreeMin(targetNode.right);
targetNode.value = minVal;
} else {
// 删除只有一颗子树的结点
//如果要删除的结点有左子结点
if(targetNode.left != null) {
if(parent != null) {
//如果 targetNode 是 parent 的左子结点
if(parent.left.value == value) {
parent.left = targetNode.left;
} else {
// targetNode 是 parent 的右子结点
parent.right = targetNode.left;
}
} else {
root = targetNode.left;
}
} else {
//如果要删除的结点有右子结点
if(parent != null) {
//如果 targetNode 是 parent 的左子结点
if(parent.left.value == value) {
parent.left = targetNode.right;
} else {
//如果 targetNode 是 parent 的右子结点
parent.right = targetNode.right;
}
} else {
root = targetNode.right;
}
}
}
}
}
//添加结点的方法
public void add(Node node) {
if(root == null) {
root = node;//如果root为空则直接让root指向node
} else {
root.add(node);
}
}
//中序遍历
public void infixOrder() {
if(root != null) {
root.infixOrder();
} else {
System.out.println("二叉排序树为空，不能遍历");
}
}
}
//创建Node结点
class Node {
int value;
Node left;
Node right;
public Node(int value) {
this.value = value;
}
//查找要删除的结点
/**
*
* @param value 希望删除的结点的值
* @return 如果找到返回该结点，否则返回null
*/
public Node search(int value) {
if(value == this.value) {
//找到就是该结点
return this;
} else if(value < this.value) {
//如果查找的值小于当前结点，向左子树递归查找
//如果左子结点为空
if(this.left == null) {
return null;
}
return this.left.search(value);
} else {
//如果查找的值不小于当前结点，向右子树递归查找
if(this.right == null) {
return null;
}
return this.right.search(value);
}
}
//查找要删除结点的父结点
/**
*
* @param value 要找到的结点的值
* @return 返回的是要删除的结点的父结点，如果没有就返回null
*/
public Node searchParent(int value) {
//如果当前结点就是要删除的结点的父结点，就返回
if((this.left != null && this.left.value == value) ||
(this.right != null && this.right.value == value)) {
return this;
} else {
//如果查找的值小于当前结点的值, 并且当前结点的左子结点不为空
if(value < this.value && this.left != null) {
return this.left.searchParent(value); //向左子树递归查找
} else if (value >= this.value && this.right != null) {
return this.right.searchParent(value); //向右子树递归查找
} else {
return null; // 没有找到父结点
}
}
}
@Override
public String toString() {
return "Node [value=" + value + "]";
}
//添加结点的方法
//递归的形式添加结点，注意需要满足二叉排序树的要求
public void add(Node node) {
if(node == null) {
return;
}
//判断传入的结点的值，和当前子树的根结点的值关系
if(node.value < this.value) {
//如果当前结点左子结点为null
if(this.left == null) {
this.left = node;
} else {
//递归的向左子树添加
this.left.add(node);
}
} else {
//添加的结点的值大于 当前结点的值
if(this.right == null) {
this.right = node;
} else {
//递归的向右子树添加
this.right.add(node);
}
}
}
//中序遍历
public void infixOrder() {
if(this.left != null) {
this.left.infixOrder();
}
System.out.println(this);
if(this.right != null) {
this.right.infixOrder();
}
}
}
実行の効果は次のとおりです。
総括する
前回の記事の冒頭で、ツリーの特定のアプリケーションを紹介し始めました。前回の記事では、主にヒープソート、ハフマンツリー、ハフマンコーディングの関連コンテンツを紹介しました。ヒープソートの基本的な考え方と関連するソートの実現について詳しく紹介し、ハフマンコーディングとハフマンツリーの関連する実現についても紹介します。この記事では、ハフマンコーディングの特定のアプリケーション（データ圧縮とデータ解凍）を紹介します。残念ながら、実装に失敗したため、自分で実装する必要があります。申し訳ありませんが、ここで申し訳ありませんが、バイナリソートツリーを紹介します。二分探索木と3種類の削除のトラバーサル、およびJavaでの実装。実際、データ構造とアルゴリズムは特に重要であり、プログラミングにおいて重要な役割を果たします。したがって、特別な習熟が必要です。人生は終わりがなく、闘いは終わりがありません。私たちは毎日一生懸命働き、一生懸命勉強し、常に能力を向上させ、何かを学ぶと信じています。いい加減にして！！！