【資料結構】霍夫曼樹：資料壓縮(Huffman Tree)

霍夫曼樹：資料壓縮(Huffman Tree)

出現頻率高	編碼較短	愈接近root
出現頻率低	編碼較長	愈接近leaf

建立最小加權路徑長的二元樹(minimum weighted external path)

1. 將出現頻率大小依序存入佇列
2. 取出頻率最小節點兩個合併
3. 合併之後將其頻率合放佇列(依順序大小，相同大小合併值會放後面)
4. 直到合併數=1

解說：

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題目：
輸入10000個字元，其中字元出現次數：#(A)=1400 ， #(B)=800 ， #(C)=3000， #(D)=2700 ，#(E)=600，#(F)=1500，#(其他字母)=0。使用霍夫曼（Huffman）編碼進行壓縮，其壓縮結果不含編碼簿（codebook）需要多少bits?

解答：

------------------------------------------------------------------------------------------------------------參考：
1.高上
http://www.get.com.tw/goldensun/exam/answer/100KP/PDF-K/K38.pdf
2.
http://blog.xuite.net/pika0613/notes/3749409
3.
http://www.javaworld.com.tw/jute/post/view?bid=5&id=25653&tpg=1&ppg=1&sty=1&age=0