最优二叉树概念

最优二叉树概念

1．树的路径长度

树的路径长度是从树根到树中每一结点的路径长度之和。在结点数目相同的二叉树中，完全二叉树的路径长度最短。

2．树的带权路径长度(Weighted Path Length of Tree，简记为WPL)

结点的权：在一些应用中，赋予树中结点的一个有某种意义的实数。

结点的带权路径长度：结点到树根之间的路径长度与该结点上权的乘积。

树的带权路径长度(Weighted Path Length of Tree)：定义为树中所有叶结点的带权路径长度之和，通常记为：

其中：

n表示叶子结点的数目

w i和l i分别表示叶结点k i的权值和根到结点k i之间的路径长度。

树的带权路径长度亦称为树的代价。

3．最优二叉树或哈夫曼树

在权为w l，w2，…，w n的n个叶子所构成的所有二叉树中，带权路径长度最小(即代价最小)的二叉树称为最优二叉树或哈夫曼树。

【例】给定4个叶子结点a，b，c和d，分别带权7，5，2和4。构造如下图所示的三棵二叉树(还有许多棵)，它们的带权路径长度分别为：

(a)WPL=7*2+5*2+2*2+4*2=36

(b)WPL=7*3+5*3+2*1+4*2=46

(c)WPL=7*1+5*2+2*3+4*3=35

其中(c)树的WPL最小，可以验证，它就是哈夫曼树。

注意：

①叶子上的权值均相同时，完全二叉树一定是最优二叉树，否则完全二叉树不一定是最优二叉树。

②最优二叉树中，权越大的叶子离根越近。

③最优二叉树的形态不唯一，WPL最小。

哈夫曼算法

哈夫曼首先给出了对于给定的叶子数目及其权值构造最优二叉树的方法，故称其为哈夫曼算法。其基

本思想是：

(1)根据给定的n个权值w l，w2，…，w n构成n棵二叉树的森林F={T1，T2，…，T n}，其中每棵二叉

树T i中都只有一个权值为w i的根结点，其左右子树均空。

(2)在森林F中选出两棵根结点权值最小的树(当这样的树不止两棵树时，可以从中任选两棵)，将这两棵树合并成一棵新树，为了保证新树仍是二叉树，需要增加一个新结点作为新树的根，并将所选的两棵树的根分别作为新根的左右孩子(谁左，谁右无关紧要)，将这两个孩子的权值之和作为新树根的权值。

(3)对新的森林F重复(2)，直到森林F中只剩下一棵树为止。这棵树便是哈夫曼树。

用哈夫曼算法构造哈夫曼树的过程见【动画演示】。

注意：

①初始森林中的n棵二叉树，每棵树有一个孤立的结点，它们既是根，又是叶子

②n个叶子的哈夫曼树要经过n-1次合并，产生n-1个新结点。最终求得的哈夫曼树中共有2n-1个结点。

③哈夫曼树是严格的二叉树，没有度数为1的分支结点。