霍夫曼编码（霍夫曼编码经典例题）
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摘要预览：
霍夫曼编码时,信源符号概率排序的目的是什么?
1、哈夫曼编码是一种编码方式，它是一种线性的前缀编码方式，它利用了信源符号的统计特性，将出现概率高的符号用短码编码，出现概率低的符号用长码编码。这样可以使得编码后的平均码长最短，可以最大化压缩效果。
2、设某信源产生有五种符号uuuu4和u5，对应概率P1=0.4，P2=0.1，P3=P4=0.2，P5=0.1。首先，将符号按照概率由大到小排队，如图所示。
3、，信源编码的主要作用是：在保证通信质量的前提下，尽可能的通过对信源的压缩，提高通信时的有效性。就是让通信变得更加的有效率。以更少的符号来表示原始信息，所以减少了信源的剩余度。
哈夫曼编码原理
1、首先，将符号按照概率由大到小排队，如图所示。编码时，从最小概率的两个符号开始，可选其中一个支路为0，另一支路为1。这里，我们选上支路为0，下支路为1。再将已编码的两支路的概率合并，并重新排队。
2、哈夫曼编码在电子通讯方面有着重要的应用，同时也广泛应用于数据压缩，其压缩率通常在20% 90%之间 赫夫曼码是可变字长编码(VLC)的一种。哈夫曼树是最优二叉树， 带权路径长度最小的二叉树。
3、哈夫曼编码一般我们理解为将字符用01表示，由于不同字符出现的次数不一样，我们将出现次数多的字符编码短一些，次数少的编码长一些。
4、哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。
5、哈夫曼编码 可能由相同的数据产生。3)．各节点相应的概率如下：p(A)=0.16，p(B)=0.51，p(CE)=0.20，p(D)=0.13 D和A两个节点的概率最小。这两个节点作为叶子组合成一棵新的二叉树。
Python算法之哈夫曼编码
首先，将符号按照概率由大到小排队，如图所示。编码时，从最小概率的两个符号开始，可选其中一个支路为0，另一支路为1。这里，我们选上支路为0，下支路为1。再将已编码的两支路的概率合并，并重新排队。
对于给定的字符集，对每个字符计算其出现频率或权重。将字符集中的每个字符视为一个叶子节点，并将其频率或权重作为该节点的权重。构建一个哈夫曼树，通过将两个具有最小权重的节点合并来构建树。
哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。
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