哈夫曼编码是唯一的吗为什么哈夫曼编码是唯一的吗对吗-讯阳文艺网

哈夫曼编码是唯一的吗？

不唯一，同一层上的结点，位置是可以互换的。哈夫曼树不唯一，所以，编码也不唯一。

哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。

1951年，哈夫曼和他在MIT信息论的同学需要选择是完成学期报告还是期末考试。导师Robert M. Fano给他们的学期报告的题目是，寻找最有效的二进制编码。由于无法证明哪个已有编码是最有效的，哈夫曼放弃对已有编码的研究，转向新的探索，最终发现了基于有序频率二叉树编码的想法，并很快证明了这个方法是最有效的。由于这个算法，学生终于青出于蓝，超过了他那曾经和信息论创立者香农共同研究过类似编码的导师。哈夫曼使用自底向上的方法构建二叉树，避免了次优算法Shannon-Fano编码的最大弊端──自顶向下构建树。

1952年，David A. Huffman在麻省理工攻读博士时发表了《一种构建极小多余编码的方法》（A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes）一文，它一般就叫做Huffman编码。[1]

Huffman在1952年根据香农（Shannon）在1948年和范若（Fano）在1949年阐述的这种编码思想提出了一种不定长编码的方法，也称霍夫曼（Huffman）编码。霍夫曼编码的基本方法是先对图像数据扫描一遍，计算出各种像素出现的概率，按概率的大小指定不同长度的唯一码字，由此得到一张该图像的霍夫曼码表。编码后的图像数据记录的是每个像素的码字，而码字与实际像素值的对应关系记录在码表中。

赫夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。 Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就称Huffman编码。下面引证一个定理，该定理保证了按字符出现概率分配码长，可使平均码长最短。

matlab中huffman函数怎么用？

哈夫曼编码是一种可变长无损编码，应用范围广。这里介绍利用matalb实现哈夫曼编码方法。matalb中带有相关函，下面一一介绍：

ENCO = huffmanenco(SIG, DICT) : 哈夫曼编码函数，SIG为输入编码信号，DICT为编码字典，由函数huffmandict（）生成；

DECO = huffmandeco(COMP, DICT) ：哈夫曼解码函数，COMP为哈夫曼编码向量，即上面的ENCO；

DICT = huffmandict(SYM, PROB) ：哈夫曼字典生成函数，SYM为信源符号向量，包含信息中所有符号，PROB为相应符号出现的概率；

哈夫曼编码运用到了哪种数据结构？

哈夫曼编码运用到的数据结构是树型结构。

哈夫曼编码借助了数据结构当中的树型结构，在哈夫曼算法的支持下构造出一棵最优二叉树，我们把这类树命名为哈夫曼树。因此，准确地说，哈夫曼编码是在哈夫曼树的基础之上构造出来的一种编码形式，它的本身有着非常广泛的应用。

h码是什么意思啊汽车？

H码指的是哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。

matlab赫夫曼编码怎么出结果？

赫夫曼编码是我们经常使用的一种类型编码，它是一种即时码，有很多优点，下面我们使用matlab语言来实现huffman编码的过程。

首先，我们输入一组概率，这里以[0.512 0.128 0.128 0.032 0.128 0.032 0.032 0.008]为例。

P=[0.512 0.128 0.128 0.032 0.128 0.032 0.032 0.008];%输入

l=length(P);

n=2*l-1;%节点总个数

并计算需要的节点数。

接着我们定义编码结果元胞，来记录一些信息。

cell=zeros(n,5);%节点，有编号、概率、分配的码元、组成1、组成2.

接着初始化元胞

for i=1:l

cell(i,:)=[i,P(i),3,0,0];%3,0,0是坏值

end

for i=l+1:n

cell(i,:)=[i,0,3,0,0];

end

上面的cell元胞是最终结果，而参与运算的是当前运算元胞，不是cell，我们来定义当前运算元胞

不等长编码的概念？

不等长编码有霍夫曼编码，Shannon编码，Fano编码等等，霍夫曼编码（Huffman Coding）是一种编码方式，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。

在计算机数据处理中，霍夫曼编码使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的

huffman编码步骤主要有哪五步？

霍夫曼（Huffman）编码原理
霍夫曼（Huffman）编码是1952年为文本文件而建立，是一种统计编码。属于无损压缩编码。
霍夫曼编码的码长是变化的，对于出现频率高的信息，编码的长度较短；而对于出现频率低的信息，编码长度较长。这样，处理全部信息的总码长一定小于实际信息的符号长度。
步骤进行：
l）将信号源的符号按照出现概率递减的顺序排列。
2）将两个最小出现概率进行合并相加，得到的结果作为新符号的出现概率。
3）重复进行步骤1和2直到概率相加的结果等于1为止。
4）在合并运算时，概率大的符号用编码0表示，概率小的符号用编码1表示。
5）记录下概率为1处到当前信号源符号之间的0，l序列，从而得到每个符号的编码。

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