贪心算法:最小生成树,霍夫曼编码

最小生成树

连通图:在无向图中,若任意两个顶点vi与vj都有路径相通,则称该无向图为连通图。
强连通图(Strongly Connected Graph)是指在有向图G中,如果对于每一对vi、vj,vi≠vj,从vi到vj和从vj到vi都存在路径,则称G是强连通图。
连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权;权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网。
生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则必定成环。
最小生成树:在连通网的所有生成树中,所有边的代价和最小的生成树,称为最小生成树。
示例:
分别使用Kruskal算法Prim算法,找出下图的最小生成树。

贪心1.jpg

1.Kruskal算法
初始最小生成树边数为0,每迭代一次就选择一条满足条件的最小代价边,加入到最小生成树的边集合里。

  1. 把图中的所有边按代价从小到大排序。
  2. 列出图中所有的点。
  3. 按权值从小到大选择边,如果选的边使图中形成环,则舍弃,选择下一条边。例如下图,在第6步中,CD边的权重最小,是3,若选择CD边,则C,D,G形成环,故应该舍弃,因此第7步选择权重为4的AE边。
  4. 重复(3),直到有n-1条边为止。
    贪心2.jpg

    2.Prim算法
    每次迭代选择代价最小的边对应的点,加入到最小生成树中。算法从某一个顶点s开始,逐渐长大覆盖整个连通网的所有顶点。
    1.图的所有顶点集合为V;初始令集合u={A},v=V−u={B,C,D,E,F,G,H}
    2.在两个集合u,v能够组成的边中,选择一条代价最小的边(U,V),加入到最小生成树中,并把V并入到集合u中。
    重复上述步骤,直到最小生成树有n-1条边或者n个顶点为止。
    贪心3.jpg

    贪心1.jpg

    解析:
    1.初始化u={A},v={B,C,D,E,F,G,H}。
    2.第一次选取,u,v能够组成的边为(A,B),(A,E),(A,F)。B列的(A,1)表示:由A到达B,权重为1。在可达的三条边中,AB的代价最小,将B添加到u中,此时u={A,B},开始第二次选取。
    3.重复第二步,直到所有的顶点都添加到u中为止。
霍夫曼编码

使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低,从而达到无损压缩数据的目的。
具体步骤
1.将信源符号的概率按减小的顺序排队。
2.把两个最小的概率相加,并继续这一步骤,始终将较高的概率分支放在右边,直到最后变成概率1。
3.画出由概率1处到每个信源符号的路径,顺序记下沿路径的0和1,所得就是该符号的霍夫曼码字。
4.将每对组合的左边一个指定为0,右边一个指定为1(或相反)。
示例:
假设字符a,b,c,d,e出现的概率分别为1/2,1/4,1/8,1/16,1/16。
1.求出各字符哈夫曼编码表。
2.假设一个文件有1,000,000个字符,求出编码之后文件的字节长度。

贪心4.jpg

A:0
B:10
C:110
D:1110
E:1111
a所占长度l1为:(1,000,000/2)1
b所占长度l2为:(1,000,000/4)
2
c所占长度l3为:(1,000,000/8)3
d所占长度l4为:(1,000,000/16)
4
e所占长度l5为:(1,000,000/16)*4
文件的总长度l = l1 + l2 + l3 + l4 + l5 = 1875000

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