ソートされた入力のための効率的なハフマン符号化

前のハフマンコードの問題では、頻度はソートされていませんでした。頻度リストがソートされた順序で与えられている場合、コードを割り当てるタスクはより効率的です。

この問題では、2つの空のキューを使用します。次に、一意の文字ごとにリーフノードを作成し、頻度の高い順にキューに挿入します。

このアプローチでは、アルゴリズムの複雑さはO（n）です。

入力と出力

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

アルゴリズム

huffmanCodes （dataList、freqList、n）

入力： データリストと頻度のリスト、およびリスト内のデータの数n。

出力- コードに割り当てられた文字。

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

getCodes （root：node、array、top）

入力： ルートノード、コードを格納する配列、配列の最上位。

出力- 各文字のコード

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）

入力- データリストと頻度のリスト、およびリスト内のデータの数n。

出力- ハフマンツリーを作成します

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

例

#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);
}

出力

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