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    哈夫曼樹在分類問題中的應(yīng)用

    2009-06-05 03:59:50趙大偉劉思遠(yuǎn)畢明超
    新媒體研究 2009年9期
    關(guān)鍵詞:分類

    宋 穎 趙大偉 劉思遠(yuǎn) 畢明超

    [摘要]分類是一種常用運(yùn)算,其作用是將輸入數(shù)據(jù)按預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)劃分成不同的種類。雖然解決分類問題的方法很多,但利用哈夫曼樹可謂是求解給定問題的最佳分類方法。因此,首先闡述哈夫曼樹的原理,然后以根據(jù)檢測結(jié)果劃分產(chǎn)品質(zhì)量等級(jí)為例進(jìn)一步論述哈夫曼樹的主要技術(shù)及實(shí)現(xiàn),最后總結(jié)哈夫曼樹的優(yōu)勢(shì)。

    [關(guān)鍵詞]哈夫曼樹 分類 判定樹 哈夫曼算法

    中圖分類號(hào):O24文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1671-7597(2009)0510054-02

    一、引言

    樹有廣泛的應(yīng)用,其中一類重要的應(yīng)用是描述分類過程。分類是一種常用運(yùn)算,其作用是將輸入數(shù)據(jù)按預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)劃分成不同的種類。例如,將學(xué)生考試的百分制成績轉(zhuǎn)換為不及格、及格、中、良好、優(yōu)秀,那么如何由分?jǐn)?shù)段的值確定其分級(jí)就是一個(gè)分類問題,學(xué)生成績分布情況見表(一)。

    再如,某工廠對(duì)其產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行自動(dòng)檢測,并根據(jù)檢測結(jié)果劃分產(chǎn)品質(zhì)量等級(jí),如何由產(chǎn)品的檢測結(jié)果值m確定其質(zhì)量等級(jí)也是一個(gè)分類問題,等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)見表(二)。

    用于描述分類過程的二叉樹稱為判定樹。判定樹的每個(gè)非終端結(jié)點(diǎn)包含一個(gè)條件,因而對(duì)應(yīng)于一次比較或判斷;每個(gè)終端結(jié)點(diǎn)包含一個(gè)種類標(biāo)記,對(duì)應(yīng)于一種分類結(jié)果。如圖1(a)、(b)所示為上述求解產(chǎn)品的質(zhì)量分類問題的兩棵判定樹,其中每顆樹上的每個(gè)非終端結(jié)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)五個(gè)條件判斷,即對(duì)檢測m的五次比較。

    那么究竟將這個(gè)分類過程表示成哪一棵判定樹,才能使其執(zhí)行時(shí)間最短呢?讓我們對(duì)上述判斷框做一具體的分析。假設(shè)需要分級(jí)的產(chǎn)品有N=100000件,并且這批產(chǎn)品的等級(jí)分布如表(二)中表格的第三行所示。對(duì)應(yīng)圖1-1(a)、(b)中的比較次數(shù)分別如表(三)所示。

    相對(duì)而言,圖1(b)這棵判定樹對(duì)所有產(chǎn)品定級(jí),總比較次數(shù)比圖1(a)將少做40000次比較,平均比較次數(shù)也下降為2.3。這說明,按不同判定樹進(jìn)行分類的時(shí)間復(fù)雜性是不同的,有時(shí)可能相差很大,因此,怎樣能構(gòu)造出時(shí)間性能最高判定樹是一個(gè)值得研究的問題。

    二、哈夫曼樹的原理與技術(shù)

    為解決上述分類問題,首先必須找出一種一般化的方法以確定任一判定樹的平均比較次數(shù)。設(shè)T是一判定樹,其終端結(jié)點(diǎn)為N1,...,NK。每個(gè)終端結(jié)點(diǎn)Ni對(duì)應(yīng)的百分比為Wi,這里W1+W2+...+Wk=1。通常將Wi稱為Ni的權(quán)。再假定Ni的祖先數(shù)為Li。為區(qū)分出Ni對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果需做Li次比較。在圖(b)所示的判定樹上,葉子B的祖先有三個(gè),它們正好是為區(qū)分出等級(jí)B進(jìn)行的三次比較。這樣,按T進(jìn)行分類的平均比較次數(shù)為WPL(T)=(∑(Wi*N*Li))/N=∑Wi*Li(i=1..k)上述問題可重新表述為:給定一組值W1,...,

    Wk,如何構(gòu)造一棵有K個(gè)葉子且分別以這些值為權(quán)的判定樹,使用權(quán)得其平均比較次數(shù)最小。滿足上述條件的判定樹稱為哈夫曼樹。

    一般情況下,最優(yōu)二叉樹中,權(quán)越大的葉子離根越近。那么,如何構(gòu)造最優(yōu)二叉樹呢?哈夫曼(Haffman)依據(jù)這一特點(diǎn)于1952年提出了一種簡單而有效的方法,這種方法的基本思想是:

    1.由給定的n個(gè)權(quán)值{W1,W2,…,Wn}構(gòu)造n棵只有一個(gè)葉結(jié)點(diǎn)的二叉樹,從而得到一個(gè)二叉樹的集合F={T1,T2,…,Tn};

    2.在F中選取根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值最小和次小的兩棵二叉樹作為左、右子樹構(gòu)造一棵新的二叉樹,這棵新的二叉樹根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值為其左、右子樹根結(jié)點(diǎn)權(quán)值之和;

    3.在集合F中刪除作為左、右子樹的兩棵二叉樹,并將新建立的二叉樹加入到集合F中;

    4.重復(fù)2、3兩步,當(dāng)F中只剩下一棵二叉樹時(shí),這棵二叉樹便是所要建立的哈夫曼樹。

    三、哈夫曼樹的實(shí)現(xiàn)

    (一)哈夫曼樹在分類中的實(shí)現(xiàn)

    以表(二)中第三行的五個(gè)百分比為給定值,按上述哈夫曼算法建立哈夫曼樹的過程如下。

    1.先按給定的權(quán)值構(gòu)造5棵二叉樹如圖3-1(a)所示;

    2.再取0.1,0.2另外構(gòu)造一棵新的二叉樹如圖3-1(b)所示;

    3.再取0.2,0.2另外構(gòu)造一棵新的二叉樹如圖3-1(c)所示;

    4.再取0.3,0.3另外構(gòu)造一棵新的二叉樹如圖3-1(d)所示;

    5.再取0.4,0.6另外構(gòu)造一棵新的二叉樹如圖3-1(e)所示,即哈夫曼樹。

    在得到的哈夫曼樹圖3-1(e)所示的各個(gè)非終端結(jié)點(diǎn)上設(shè)置適當(dāng)?shù)臈l件,就得到圖1-1(b)所示的判定樹。因此,這一判定樹描述了求解給定問題的最佳分類方法。

    (二)哈夫曼的算法

    由上述哈夫曼樹的原理可知,最終求得的哈夫曼樹中共有2N-1個(gè)結(jié)點(diǎn),其中N個(gè)葉結(jié)點(diǎn)是初始森林中的N個(gè)孤立結(jié)點(diǎn),并且哈夫曼樹中沒有度數(shù)為1的分支結(jié)點(diǎn)。由于結(jié)點(diǎn)數(shù)已知且固定不變,可采用靜態(tài)鏈表作存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。設(shè)置一個(gè)大小為2K-1的數(shù)組,令數(shù)組的每個(gè)元素由四個(gè)域組成,它們分別用于存儲(chǔ)權(quán)值、雙親指針和左右孩子指針。在這種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)上的哈夫曼算法可描述如下:

    1.將哈夫曼樹向量(T類型為hftree)中的2n-1結(jié)點(diǎn)初始化:即將各結(jié)點(diǎn)中的三個(gè)指針和權(quán)值均置為0。

    2.讀入N個(gè)權(quán)值放入向量T的前N個(gè)分量中,它們是初始森林中的N個(gè)孤立的根結(jié)點(diǎn)上的權(quán)值。

    3.對(duì)森林中的樹進(jìn)行N-1次合并,共產(chǎn)生N-1個(gè)新結(jié)點(diǎn),依次放入向量T的第i個(gè)分量中(N+1<=i<=M〉。每次合并的步驟是:

    (1)在當(dāng)前森林的所有結(jié)點(diǎn)T[j](1<=j<=i-1)中,選取具有最小權(quán)值和次小權(quán)值的兩個(gè)根結(jié)點(diǎn),分別用x和y記住這兩個(gè)根結(jié)點(diǎn)在向量T中的下標(biāo)。

    (2)將根為T[X]和T[y]的兩棵樹合并,使其成為新結(jié)點(diǎn)T[i]為根的二叉樹。同時(shí)修改T[x]和T[y]的雙親域parent,使其指向新結(jié)點(diǎn)T[i],這意味著它們?cè)诋?dāng)前森林已不再是根。將T[x]和T[y]的權(quán)值相加后作為新結(jié)點(diǎn)T[i]的權(quán)值。

    void huffman(int k,float W[k],hftree T)

    /*求給定權(quán)值W的哈夫曼樹T*/

    { int i,j,x,y;

    float m,n;

    for (i=0;i<2*k-1;i++) /*置初值*/

    { T[i].parent=-1; T[i].lchild=-1; T[i].rchild=-1;

    if (i

    else T[i].wt=0

    }

    for (i=0;i

    { x:=0; y:=0:m=maxint: n:=maxint;

    for (j=0;j

    if ((T[j].wt

    { n=m; y=x; m=T[j].wt; x=j; }

    else if ((T[j].wt

    {n=T[j].wt; y=j };

    T[x].parent=k+i; T[y].parent=k+i; /*合并成一棵新的二叉樹 */

    T[k+i].wt=m+n;

    T[k+i].lchild=x; T[k+i].rchild=y;

    }

    }

    四、結(jié)束語

    哈夫曼樹和哈夫曼算法的應(yīng)用十分廣泛,根據(jù)不同的應(yīng)用需求可以對(duì)哈夫曼樹做不同的解釋,即賦予不同的含義。本文詳加討論的問題只是其中的一種解釋。雖然解決分類問題的方法很多,但利用哈夫曼樹可謂是求解給定問題的最佳分類方法。

    參考文獻(xiàn):

    [1]嚴(yán)尉敏、吳偉民,《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(C語言版)》[M].北京:清華大學(xué)出版社,2001.

    [2]陳元春、張亮、王勇,《實(shí)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)》[M].北京:中國鐵道出版社,2008.

    [3]徐孝凱,《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)用教程》[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000.

    [4]包振宇、孫干,《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》[M].北京:中國鐵道出版社,2006.

    作者簡介:

    宋穎,副教授,技師,白城職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系主任。

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