出現頻率越高的字元編碼的長度越短
統計字元（詞）頻率，例如
依次將頻數最小的兩個根節點合併，新的根節點記錄兩個子節點的頻數和
計算每個葉子節點的 huffman 編碼
從根節點向葉子節點的路徑等價於編碼，左右兩條邊分別代表 0 和 1，則如上圖所示的編碼樹，各個葉子節點的編碼如下
a 001
b 0000
c 0001
d 010
e 011
f 1
from collections import defaultdict
defhuffmanencode
(characterfrequency)
: heap =
[[freq,
[sym,""]
]for sym, freq in
list
(characterfrequency.items())
] heapify(heap)
while
len(heap)
>1:
for pair in lo[1:
]:pair[1]
='0'
+ pair[1]
for pair in hi[1:
]:pair[1]
='1'
+ pair[1]
[lo[0]
+ hi[0]
]+ lo[1:
]+ hi[1:
])return
sorted[1
:], key=
lambda p:
(len
(p[-1]
), p)
)
inputtext =
"this is an example for huffman encoding"
characterfrequency = defaultdict(
int)
for character in inputtext:
characterfrequency[character]+=1
huffcodes = huffmanencode(characterfrequency)
print
("symbol\tfrequency\thuffman code"
)for p in huffcodes:
print
("%s\t\t\t%s\t\t\t%s"
%(p[0]
, characterfrequency[p[0]
], p[1]
))'''symbol frequency huffman code
6 101
n 4 010
a 3 1001
e 3 1100
f 3 1101
h 2 0001
i 3 1110
m 2 0010
o 2 0011
s 2 0111
g 1 00000
l 1 00001
p 1 01100
r 1 01101
t 1 10000
u 1 10001
x 1 11110
c 1 111110
d 1 111111
'''
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