前缀编码

用途 有人说是为了统计字频，可我觉得 HashMap 就可以完成。有人说比 HashMap 占用内存要小，但我感觉小也小不到哪里去。 有人说为了查询字符，还是那句话，HashSet 表示我也可以。 也许在 Hash 没有出来前，它也许在这些领域占有一席之地。目前，从数据结构来看，我认为它的作用也许在以下方面比较突出： 也被称为 前缀树，就是剔除相同的前缀操作，这里看不懂很正常，后面慢慢说 搜索提示，讲了下面结构你就理解了 结构 这就是字典树，我们沿着最左边走一遭，那就是 JOHNNY。 先来说下之前提到的第一个用途，前缀树。比如有两个字符串， JOHNNY 和 JOHN。可以发现两者拥有前缀，JOHN，这有什么作用呢？数据压缩的时候也许会用到，可以看这题。 820. 单词的压缩编码 接下来，说说第二个功能。比如你在搜索框中输入了 JO，那我根据字典树，我猜测你要找的也许是 JOHNNY 或者 JOE，然后我会给你提示。 定义数据结构 讲一个数据结构，主要就讲，如何去定义一个数据结构，然后涉及相关的操作，这里就是添加（搭建）、删除操作。 因为这也是一个树的结构，只不过这里不一定是二叉树，上面的图有点误导，我们如果要表示英文字符的话，那么从根节点出发，应该有26个字符可供选择。 class NodeTree{ // 用数组编号代替字符，会减小搜索查询时间复杂度 NodeTree[]

JEPLUS之如何快速复制表 在我们平时的业务中我们需要对一些业务表进行单独操作，这个时候我们可以进行表复制来单独对这张表执行其他的需求，今天我来给大家介绍下JEPLUS是如何快速复制表的。 一、效果展示 二、操作步骤 1、先进行我们资源表进行选择，也就是我们要进行复制的表在这里我们直接使用复制表操作 当我们复制完成之后 我们进行复制 复制表结构时先进行 选择功能 就是把我们复制的表复制到哪个功能下面。 表编码 我们可以为我们复制的表重新命名,表复制分为两种:使用前缀与不适用前缀 1:不使用前缀 就会保留之前表结构的命名直接复制下来 使用前缀就是相反 使用新表的命名。 查看原文及阅读更多 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3876932/blog/1830697

1.成员变量是引用类型，头文件只需向前声明对应类，不需包含类头文件，在实现文件中需要包含； 2.头文件声明变量和函数按照pulic、protected、private顺序； 3.成员变量声明，加 "m_"前缀，后面部分首字母小写，使用驼峰命名法。指针使用"m_p"前缀，后面部分使用驼峰命名法； 来源： https://www.cnblogs.com/luoluosha/p/11715179.html

5,6,2,9,7 哈夫曼编码 比如文字内容”ABCDEF”，通过二进制数据表示 传输数据为：“000001010011100101”按照3位一分来译码即可，但可以想象假如文字多了，数据量也是相当的大。 所以需要 前缀编码（就是最短数据进行传输） 来进行编码（哈夫曼思想） 前缀编码：设计长短不等的编码，必须是任一字符的编码都不是另一个字符编码的前缀，这种编码称为前缀编码 因为每个字母的出现频率是不同的，我们假设给每个字母分配权值：A：27，B：8，C：15，D：15，E：30，F：5，首先按照它们的权值进行构造哈夫曼树 将所有权值左分支改为0，右分支改为1. 就是前缀。 来源： CSDN 作者： mengxuepingwxhn 链接： https://blog.csdn.net/qq_38998213/article/details/103246413

前缀码、Huffman编码算法： 前缀码：给定一个序列的集合，若不存在一个序列是另一个序列的前缀，则该序列集合称为前缀码。 哈夫曼（Huffman）算法可用来设计前缀编码，用该算法构造一棵有n个叶子（每个叶子具有一个权值）的二叉树的过程如下： （1）根据n个权值{w1，w2，…，wn}构成n棵二叉树的集合F={T1，T2，…，Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi的根结点，其左右子树均为空。 （2）在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树来构造一棵新的二叉树，且置新的二叉树的根结点的权值为其左、右子树结点的根结点的权值之和。 （3）在F中删除这两棵树，同时将新得到的二叉树加入F中。 （4）重复（2）和（3），直到F中只含一棵树时为止。称这棵树为最优二叉树（或哈夫曼树）。 如果约定将每个结点的左分支表示字符“0”，右分支表示字符“1”，则可以把从根结点到某叶子结点的路径上分支字符组成的字符串作为该叶子结点的编码。 对于所有可能传输的字符，令每个字符对应一个叶结点，权值为其出现的频率，那么根据哈夫曼算法构造出二叉树后，就得到了每个字符的二进制编码。 根据构造过程可知，这种编码方案得到的字符的编码长度的数学期望值为最小，因此这种编码方案是一个最优前缀码。在构造过程中，每次都是选取两棵最小权值的二叉树进行合并，作出的是贪心选择。 来源： http://www.cnblogs

一、哈夫曼树（最优二叉树） 1、问题引出： 那么，如何根据结点不同的查找频率构造更有效的搜索树？ 2、哈夫曼树的构造 ——> ——> ——> ——> 算法：先选取两个权值最小的——用最小堆 二、哈夫曼编码 a：00　　u：01　　x：10　　z：11 可以发现，如果他们都在叶结点上，那么任意一个字母的编码都不可能是其他字母的前缀码 当有一个不在叶结点上时，它就是它下面的结点的前缀码 如a是s的前缀码 接下来考虑的是代价最小： 只要我们用哈夫曼树来构造就可以了！ 来源： https://www.cnblogs.com/maider/p/11354903.html