在Java中存储哈夫曼树可以使用自定义的数据结构来实现。以下是一个可能的实现方式:
下面是一个简单的示例代码:
import java.util.PriorityQueue;
class Node implements Comparable<Node> {
char value;
int frequency;
Node leftChild;
Node rightChild;
public Node(char value, int frequency) {
this.value = value;
this.frequency = frequency;
}
@Override
public int compareTo(Node other) {
return this.frequency - other.frequency;
}
}
public class HuffmanTree {
private Node root;
public HuffmanTree(String input) {
buildTree(input);
}
private void buildTree(String input) {
// 统计字符频率
int[] frequencies = new int[256];
for (char c : input.toCharArray()) {
frequencies[c]++;
}
// 创建节点并加入优先队列
PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>();
for (int i = 0; i < frequencies.length; i++) {
if (frequencies[i] > 0) {
queue.offer(new Node((char) i, frequencies[i]));
}
}
// 构建哈夫曼树
while (queue.size() > 1) {
Node left = queue.poll();
Node right = queue.poll();
Node parent = new Node('\0', left.frequency + right.frequency);
parent.leftChild = left;
parent.rightChild = right;
queue.offer(parent);
}
// 保存根节点
root = queue.poll();
}
// 其他操作和方法...
public static void main(String[] args) {
String input = "Hello, World!";
HuffmanTree tree = new HuffmanTree(input);
// 其他操作和方法...
}
}
这个示例代码演示了如何在Java中存储哈夫曼树。你可以根据实际需求进行扩展和修改。请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要考虑更多的细节和边界情况。
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