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私の課題では、ハフマン ツリーのエンコードとデコードを行います。ツリーの作成に問題があり、立ち往生しています。

print ステートメントは気にしないでください。関数を実行したときの出力をテストして確認するためのものです。

最初の for ループでは、テスト用にメイン ブロックで使用したテキスト ファイルからすべての値とインデックスを取得しました。

2 番目の for ループでは、すべてのものを優先キューに挿入しました。

次はどこに行けばいいのか、とても行き詰っています。私がこれを正しく行っているかどうか誰かに教えてもらえますか?

def _create_code(self, frequencies):
    '''(HuffmanCoder, sequence(int)) -> NoneType
    iterate over index into the sequence keeping it 256 elements long, '''
    #fix docstring
    p = PriorityQueue()
    print frequencies

    index = 0 
    for value in frequencies:
        if value != 0:
            print value #priority
            print index #elm
            print '-----------'       
        index = index + 1


    for i in range(len(frequencies)):
        if frequencies[i] != 0:
            p.insert(i, frequencies[i])  
            print i,frequencies[i]
            if p.is_empty():
                a = p.get_min()
                b = p.get_min()
                n1 = self.HuffmanNode(None, None, a)
                n2 = self.HuffmanNode(None, None, b)
                print a, b, n1, n2
    while not p.is_empty():
        p.get_min()

ツリーを開始するために最初の 2 つを手動で挿入しましたが、正しいですか?

どうすれば続けられますか？私はその考えを知っていますが、コードに関しては非常に行き詰まっています。

ちなみに、これはpythonを使用しています。ウィキペディアを調べてみました。手順はわかっています。コードと続行方法についてのヘルプが必要です。ありがとう!

HuffmanNode は、次のネストされたクラスから取得されます。

class HuffmanNode(object):

    def __init__(self, left=None, right=None, root=None):
        self.left = left
        self.right = right
        self.root = root
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5 に答える 5

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ウィキペディアのハフマンアルゴリズムは、ノードツリーの作成方法を正確に示しているため、プログラムはそのアルゴリズムまたはそれに類似したアルゴリズムに基づくことができます。これは、対応するウィキペディアアルゴリズムのステップを示すコメント付きのPythonプログラムです。テストデータは、英語のテキストのアルファベットの文字の頻度です。

ノードツリーが作成されたら、それを下に移動して、データセット内の各シンボルにハフマンコードを割り当てる必要があります。これは宿題なので、そのステップはあなた次第ですが、再帰的アルゴリズムはそれを処理するための最も簡単で最も自然な方法です。あと6行のコードです。

import queue

class HuffmanNode(object):
    def __init__(self, left=None, right=None, root=None):
        self.left = left
        self.right = right
        self.root = root     # Why?  Not needed for anything.
    def children(self):
        return((self.left, self.right))

freq = [
    (8.167, 'a'), (1.492, 'b'), (2.782, 'c'), (4.253, 'd'),
    (12.702, 'e'),(2.228, 'f'), (2.015, 'g'), (6.094, 'h'),
    (6.966, 'i'), (0.153, 'j'), (0.747, 'k'), (4.025, 'l'),
    (2.406, 'm'), (6.749, 'n'), (7.507, 'o'), (1.929, 'p'), 
    (0.095, 'q'), (5.987, 'r'), (6.327, 's'), (9.056, 't'), 
    (2.758, 'u'), (1.037, 'v'), (2.365, 'w'), (0.150, 'x'),
    (1.974, 'y'), (0.074, 'z') ]

def create_tree(frequencies):
    p = queue.PriorityQueue()
    for value in frequencies:    # 1. Create a leaf node for each symbol
        p.put(value)             #    and add it to the priority queue
    while p.qsize() > 1:         # 2. While there is more than one node
        l, r = p.get(), p.get()  # 2a. remove two highest nodes
        node = HuffmanNode(l, r) # 2b. create internal node with children
        p.put((l[0]+r[0], node)) # 2c. add new node to queue      
    return p.get()               # 3. tree is complete - return root node

node = create_tree(freq)
print(node)

# Recursively walk the tree down to the leaves,
#   assigning a code value to each symbol
def walk_tree(node, prefix="", code={}):
    return(code)

code = walk_tree(node)
for i in sorted(freq, reverse=True):
    print(i[1], '{:6.2f}'.format(i[0]), code[i[1]])

アルファベットデータで実行すると、結果のハフマンコードは次のようになります。

e  12.70 100
t   9.06 000
a   8.17 1110
o   7.51 1101
i   6.97 1011
n   6.75 1010
s   6.33 0111
h   6.09 0110
r   5.99 0101
d   4.25 11111
l   4.03 11110
c   2.78 01001
u   2.76 01000
m   2.41 00111
w   2.37 00110
f   2.23 00100
g   2.02 110011
y   1.97 110010
p   1.93 110001
b   1.49 110000
v   1.04 001010
k   0.75 0010111
j   0.15 001011011
x   0.15 001011010
q   0.10 001011001
z   0.07 001011000
于 2012-09-29T21:37:26.003 に答える
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結果のグラフを含む辞書{label:code}と再帰辞書を返すもう 1 つのソリューション。tree入力valsはディクショナリの形式です{label:freq}:

def assign_code(nodes, label, result, prefix = ''):    
    childs = nodes[label]     
    tree = {}
    if len(childs) == 2:
        tree['0'] = assign_code(nodes, childs[0], result, prefix+'0')
        tree['1'] = assign_code(nodes, childs[1], result, prefix+'1')     
        return tree
    else:
        result[label] = prefix
        return label

def Huffman_code(_vals):    
    vals = _vals.copy()
    nodes = {}
    for n in vals.keys(): # leafs initialization
        nodes[n] = []

    while len(vals) > 1: # binary tree creation
        s_vals = sorted(vals.items(), key=lambda x:x[1]) 
        a1 = s_vals[0][0]
        a2 = s_vals[1][0]
        vals[a1+a2] = vals.pop(a1) + vals.pop(a2)
        nodes[a1+a2] = [a1, a2]        
    code = {}
    root = a1+a2
    tree = {}
    tree = assign_code(nodes, root, code)   # assignment of the code for the given binary tree      
    return code, tree

これは次のように使用できます。

freq = [
(8.167, 'a'), (1.492, 'b'), (2.782, 'c'), (4.253, 'd'),
(12.702, 'e'),(2.228, 'f'), (2.015, 'g'), (6.094, 'h'),
(6.966, 'i'), (0.153, 'j'), (0.747, 'k'), (4.025, 'l'),
(2.406, 'm'), (6.749, 'n'), (7.507, 'o'), (1.929, 'p'), 
(0.095, 'q'), (5.987, 'r'), (6.327, 's'), (9.056, 't'), 
(2.758, 'u'), (1.037, 'v'), (2.365, 'w'), (0.150, 'x'),
(1.974, 'y'), (0.074, 'z') ]    
vals = {l:v for (v,l) in freq}
code, tree = Huffman_code(vals)

text = 'hello' # text to encode
encoded = ''.join([code[t] for t in text])
print('Encoded text:',encoded)

decoded = []
i = 0
while i < len(encoded): # decoding using the binary graph
    ch = encoded[i]  
    act = tree[ch]
    while not isinstance(act, str):
        i += 1
        ch = encoded[i]  
        act = act[ch]        
    decoded.append(act)          
    i += 1

print('Decoded text:',''.join(decoded))

Graphviz を使用してツリーを次のように視覚化できます。 ハフマン符号を表すグラフ

図は、次のスクリプトによって生成されました (Graphviz が必要です)。

def draw_tree(tree, prefix = ''):    
    if isinstance(tree, str):            
        descr = 'N%s [label="%s:%s", fontcolor=blue, fontsize=16, width=2, shape=box];\n'%(prefix, tree, prefix)
    else: # Node description
        descr = 'N%s [label="%s"];\n'%(prefix, prefix)
        for child in tree.keys():
            descr += draw_tree(tree[child], prefix = prefix+child)
            descr += 'N%s -> N%s;\n'%(prefix,prefix+child)
    return descr

import subprocess
with open('graph.dot','w') as f:
    f.write('digraph G {\n')
    f.write(draw_tree(tree))
    f.write('}') 
subprocess.call('dot -Tpng graph.dot -o graph.png', shell=True)
于 2017-02-20T12:21:28.527 に答える
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上記の応答で結果を一致させるために、今日この問題を解決していました。ほとんどの場合、このソリューションはうまく機能しますが、直感的でないと思うのは、非ノード (リーフ) の印刷に [0] と [1] を追加することだけです。しかし、これは奇跡の質問に答えます-基本的に、トラバーサルメカニズムを使用して印刷できます

import queue

class HuffmanNode(object):
    def __init__(self,left=None,right=None,root=None):
        self.left = left
        self.right = right
        self.root = root
    def children(self):
        return (self.left,self.right)
    def preorder(self,path=None):
        if path is None:
            path = []
        if self.left is not None:
            if isinstance(self.left[1], HuffmanNode):
                self.left[1].preorder(path+[0])
            else:
                print(self.left,path+[0])
        if self.right is not None:
            if isinstance(self.right[1], HuffmanNode):
                self.right[1].preorder(path+[1])
            else:
                print(self.right,path+[1])

freq = [
    (8.167, 'a'), (1.492, 'b'), (2.782, 'c'), (4.253, 'd'),
    (12.702, 'e'),(2.228, 'f'), (2.015, 'g'), (6.094, 'h'),
    (6.966, 'i'), (0.153, 'j'), (0.747, 'k'), (4.025, 'l'),
    (2.406, 'm'), (6.749, 'n'), (7.507, 'o'), (1.929, 'p'), 
    (0.095, 'q'), (5.987, 'r'), (6.327, 's'), (9.056, 't'), 
    (2.758, 'u'), (1.037, 'v'), (2.365, 'w'), (0.150, 'x'),
    (1.974, 'y'), (0.074, 'z') ]

def encode(frequencies):
    p = queue.PriorityQueue()
    for item in frequencies:
        p.put(item)

    #invariant that order is ascending in the priority queue
    #p.size() gives list of elements
    while p.qsize() > 1:
        left,right = p.get(),p.get()
        node = HuffmanNode(left,right)
        p.put((left[0]+right[0],node))
    return p.get()

node = encode(freq)
print(node[1].preorder())
于 2015-09-13T16:56:41.377 に答える