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哈夫曼树（赫夫曼树、最优树）详解

新闻来源：网络整理    2023-2-17    共有: 3611 浏览

赫夫曼树，别名哈夫曼树、最优树以及最优二叉树。学习哈夫曼树之前，首先要了解几个名词。 哈夫曼树相关的几个名词 路径 ： 在一棵树中，一个结点到另一个结点之间的通路，称为

树的孩子兄弟表示法

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前面讲解了存储普通树的双亲表示法和孩子表示法，本节来讲解最后一种常用方法 孩子兄弟表示法 。 图 1 普通树示意图 树结构中，位于同一层的节点之间互为兄弟节点。例如，图 1 的

树的孩子表示法（C语言详解版）

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前面学习了如何用双亲表示法存储普通树，本节再学习一种存储普通树的方法 孩子表示法 。 孩子表示法存储普通树采用的是 顺序表+链表 的组合结构，其存储过程是：从树的根节点开

树的双亲表示法（包含C语言实现代码）

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前面讲了二叉树的顺序存储和链式存储，本节来学习如何存储具有普通树结构的数据。 图 1 普通树存储结构 如图 1 所示，这是一棵普通的树，该如何存储呢？通常，存储具有普通树结构

二叉树层次遍历（包含C语言实现代码）

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前边介绍了二叉树的先序、中序和后序的遍历算法，运用了栈的数据结构，主要思想就是按照先左子树后右子树的顺序依次遍历树中各个结点。 本节介绍另外一种遍历方式：按照二叉树

二叉树后序遍历（递归与非递归）算法C语言实现

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二叉树后序遍历的实现思想是：从根节点出发，依次遍历各节点的左右子树，直到当前节点左右子树遍历完成后，才访问该节点元素。 图 1 二叉树 如图 1 中，对此二叉树进行后序遍历的

二叉树中序遍历（递归和非递归）算法C语言实现

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二叉树中序遍历的实现思想是： 访问当前节点的左子树； 访问根节点； 访问当前节点的右子树； 图 1 二叉树 以图 1 为例，采用中序遍历的思想遍历该二叉树的过程为： 访问该二叉树

二叉树先序遍历（递归与非递归）及C语言实现

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二叉树先序遍历的实现思想是： 访问根节点； 访问当前节点的左子树； 若当前节点无左子树，则访问当前节点的右子树； 图 1 二叉树 以图 1 为例，采用先序遍历的思想遍历该二叉树的

二叉树的链式存储结构（C语言详解）

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上一节讲了二叉树的顺序存储，通过学习你会发现，其实二叉树并不适合用数组存储，因为并不是每个二叉树都是完全二叉树，普通二叉树使用顺序表存储或多或多会存在空间浪费的现

二叉树的顺序存储结构（看了无师自通）

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二叉树的存储结构有两种，分别为顺序存储和链式存储。本节先介绍 二叉树的顺序存储结构 。 二叉树的顺序存储，指的是使用顺序表（数组）存储二叉树。需要注意的是，顺序存储只

什么是二叉树（包含满二叉树和完全二叉树）

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通过《树的存储结构》一节的学习，我们了解了一些树存储结构的基本知识。本节将给大家介绍一类具体的树结构 二叉树 。 简单地理解，满足以下两个条件的树就是二叉树： 本身是有

数据结构的树存储结构

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之前介绍的所有的数据结构都是线性存储结构。本章所介绍的树结构是一种非线性存储结构，存储的是具有一对多关系的数据元素的集合。 (A) (B) 图 1 树的示例 图 1(A) 是使用树结构存储

广义表的复制详解（含C语言代码实现）

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对于任意一个非空广义表来说，都是由两部分组成：表头和表尾。反之，只要确定的一个广义表的表头和表尾，那么这个广义表就可以唯一确定下来。 复制一个广义表，也是不断的复制

广义表的存储结构详解（包含2种存储方案）

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由于广义表中既可存储原子（不可再分的数据元素），也可以存储子表，因此很难使用顺序存储结构表示，通常情况下广义表结构采用链表实现。 使用顺序表实现广义表结构，不仅需要

什么是广义表

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前面讲过，数组即可以存储不可再分的数据元素（如数字 5、字符 a），也可以继续存储数组（即 n 维数组）。 但需要注意的是，以上两种数据存储形式绝不会出现在同一个数组中。例如

矩阵（稀疏矩阵）的转置算法（C语言）详解

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矩阵（包括稀疏矩阵）的转置，即互换矩阵中所有元素的行标和列标，如图 1 所示： 图 1 矩阵转置示意图 但如果想通过程序实现矩阵的转置，互换行标和列标只是第一步。因为实现矩阵

十字链表法，十字链表压缩存储稀疏矩阵详解

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对于压缩存储稀疏矩阵，无论是使用三元组顺序表，还是使用行逻辑链接的顺序表，归根结底是使用数组存储稀疏矩阵。介于数组 不利于插入和删除数据 的特点，以上两种压缩存储方式

行逻辑链接的顺序表（压缩存储稀疏矩阵）详解

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前面学习了如何使用三元组顺序表存储稀疏矩阵，其实现过程就是将矩阵中各个非 0 元素的行标、列标和元素值以三元组的形式存储到一维数组中。通过研究实现代码你会发现，三元组

三元组顺序表，稀疏矩阵的三元组表示及（C语言）实现

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本节介绍稀疏矩阵的三元组顺序表压缩存储方式。 通过《矩阵的压缩存储》一节我们知道，稀疏矩阵的压缩存储，至少需要存储以下信息： 矩阵中各非 0 元素的值，以及所在矩阵中的行

矩阵（稀疏矩阵）压缩存储（3种方式）

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数据结构中，提供针对某些特殊矩阵的压缩存储结构。 这里所说的特殊矩阵，主要分为以下两类： 含有大量相同数据元素的矩阵，比如对称矩阵； 含有大量 0 元素的矩阵，比如稀疏矩