【正文】 i=1 正好是對應的哈夫曼樹的 以哈夫曼樹來設(shè)計的二進制前綴編碼使得電文總長最短 . 具體設(shè)計如下 : 將可能出現(xiàn)的字符作為葉子結(jié)點 ,電文中字符出現(xiàn)的頻率為各個葉子結(jié)點的權(quán)值 ,設(shè)計一棵哈夫曼樹 ,樹的 左分支 表示二進制數(shù) 0， 右分支 表示二進制數(shù) 1,則從根結(jié)點到每一個葉子結(jié)點（字符）的路經(jīng)上分支字符組成的字符串，即為該字符的二進制前綴編碼 ,又稱為 哈夫曼編碼 . 例如 : 字符 A,B,C,D出現(xiàn)的頻率為, 夫曼 樹及哈 夫曼編碼。 (!btrchild)) count++。 depthval = 1 + (depthLeft depthRight ? depthLeft : depthRight)。 // 構(gòu)造左子樹 CreateBiTree(Trchild)。 3. 熟練掌握樹、森林與二叉樹的轉(zhuǎn)換方法、以樹的遍歷。) T = NULL。 首先分析 二叉樹的深度 和它的 左 、 右子樹深度 之間的關(guān)系。 //查找失敗 } 統(tǒng)計二叉樹中葉子結(jié)點的個數(shù) 算法基本思想 : 中序遍歷二叉樹，在遍歷過程中查找葉子結(jié)點，并計數(shù)。 (3) (4) 例如 : 已知權(quán)值 W={ 8, 6, 2, 4 } 構(gòu)造哈夫曼樹的過程 4 8 6 2 2 4 6 8 6 8 6 12 2 4 6 第一步 : 第二步 : 第三步 : 圖 523 構(gòu)造哈夫曼樹的過程 第四步 : 8 6 12 2 4 6 20 圖 523 構(gòu)造哈夫曼樹的過程 ?由哈夫曼樹的定義，一棵二叉樹要使其 WPL值最小，必須使權(quán)值越大的葉子結(jié)點越靠近根結(jié)點，而權(quán)值越小的葉子結(jié)點越靠遠離根結(jié)點。 在構(gòu)造哈夫曼樹時，可設(shè)置一個結(jié)構(gòu)數(shù)組HuffNode保存各結(jié)點的信息，數(shù)組 HuffNode的大小為： 2n1,數(shù)組元素的結(jié)構(gòu)形式： 哈夫曼樹的構(gòu)造算法 weight lchild rchild parent 結(jié)點的權(quán)值 在電報傳送的過程中 ,傳送的電文以二進制代碼作為電報編碼 . 例如 :電文 :“ ABAACCBADCA”, 電文中只含四個字符 :A,B,C,D,每個字符用兩位 定長 編碼 ,例如： A:00 。 因此，需在遍歷算法中增添一個“計數(shù)”的參數(shù)，并將算法中“訪問結(jié)點”的操作改為 :若是葉子結(jié)點，則計數(shù)器增 1。 int Depth (BiTree T ) { // 返回二叉樹的深度 if ( !T ) depthval = 0。 else { if (!(T = (BiTNode*)m