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作者:小马
**一什么是赫夫曼树**
赫夫曼树是指带权路径最短的树，从根结点到叶子结点所经过的结点数(不包括根结点，包括叶子结点)叫路径，如果给叶子结点赋予权值，那么路径和权值的乘积就是访问该叶子结点的代价，对于一棵树来讲，使访问所有的叶子结点的代价最小的树，就是赫夫曼树。
比如下面三个图:
可以计算它们的带权路径长度，分别为
(a) 图是36
(b) 图是46
(c) 图是 35
所以c图是赫夫曼树。
**二如何构造赫夫曼树**
构造一棵赫夫曼树的步骤其实不复杂，简单来讲就是权值大的尽量靠近根结点，而且是越大的越靠近。这样得出的效果是权值越大的结点，可以经过相对较少的距离到达，从而使程序的效率提高。这里的所说的效率，即包括时间上也包括空间上，后面我会讲到两个应用例子，分别就是一个时间上的优化，一个空间上的优化。
赫夫曼本人给了一个基本的算法，如下:
(1) 将w1、w2、…，wn看成是有n 棵树的集合F(每棵树仅有一个根结点)；
(2) 在这些树中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和；
(3)从F中删除选取的两棵树，并将新树加入F
(4)重复(2)、(3)步，直到森林中只剩一棵树为止，该树即为所求得的哈夫曼树
**三应用举例**
了解的具体的算法之后，必须要知道它的应用场景，不然也就只能停留在理论阶段了。这里给出两个应用的例子。
比如统计一次考试中的学生成绩，划分为5个等级，60分以下为不及格，60到70之间是及格，70到80之间是中等，80到90之间是良好，90到100之间是优秀。本次考试各个阶段学生所占比例如下:
| 分数 | 0-59 | 60-69 | 70-79 | 80-89 | 90-100 |
|-----|-----|-----|-----|-----|-----|
| 比例 | 0.05 | 0.15 | 0.40 | 0.30 | 0.10 |
假设有10000个学生，然后我们用下面的代码来实现统计：
~~~
if (a < 60) b = "不及格";
else if (a < 70) b = "及格";
else if (a < 80) b = "中等";
else if (a < 90) b = "良好";
else b = "优秀";
~~~
代码对应的树结构如下:
这样一共需要比较30000多次。上面的代码不管你的分数是多少，总要从小于60开始比较，比如一个学生的成绩是85，他要被比较四次才能有结果，不幸的是, 大部分学生的成绩都是在70到90之间，都要经过至少三次以上的比较才能完成。
如果我们能把这个占大多数人的分数区间放在前面，不就可以大大减少比较的次数了吗？先按照前面章节讲的步骤构造一棵赫夫曼树，如下图:
对应的代码是:
~~~
if (a >= 70 && a < 80) b = "中等";
else if (a >= 80 && a < 90) b = "良好";
else if (a >= 60 && a < 70) b = "及格";
else if (a < 60) b = "不及格";
else b = "优秀";
~~~
这样比较的次数变为22000次，大大提高效率。
再来一个应用的例子。
电报传送时，一般要把字符转成二进制的编码，比如一串字符, “ABACCDA”, 四种字符，可以用二位表示一种，比如A是00, B是01, C是10, D是11，那么电报发送的就是00010010101100，对方收到电报时可以两位一组解出来。
上面的方法没有什么问题，但是一般传送电报肯定希望能用最短的长度传递尽量多的信息，是不是还可以优化呢。当然，我们用不同长度的编码来表示这些字符，出现次数多的字符尽可能的短，出现次数少的可以偏长一些，这样可以构造出一个比上面更短的电报编码。
上面的字符信息，A和C现的次数较多，分别为两次和三次，B和D都是一次。按照上面的方法来构造一棵赫夫曼树，如下:
规则是左0右1, 这样，A是0, B是110, C是10, D是111, 最后的编码是0110010101110, 一共是13个bit位，原来是14个bit位，确实变短了。
再来看看电报接收的一方收到这串编码能不能解出来，试一下发现可以正常解析，不会产生歧义。这是因为任意一个字符的编码都不是另一个字符的编码前缀。这也是二叉树本身自带的一个功能，我们通过这种左0右1的方式得到的编码就可以达到这种效果。
下篇讲如何用代码实现赫夫曼编码
