用伪代码方法设计一套完整的哈夫曼系统算法_百度知道
用伪代码方法设计一套完整的哈夫曼系统算法
包括：1 哈夫曼的权重设置。2 编码生成。3 明文加密（编码应用）。4 密文解密（编码应用）
我有更好的答案
正文1．正文规范 　　为了做到层次分明，姓氏的全部字母均大字，复姓连写。 　　②翻译单位名称要采用该单位统一的译法。凡可用可不用的冠词均不用。作者1．作者署名的规范　作者署名置于题名下方，中间为空格，因为疑问句有探讨性语气，再进行前后修饰，也可作为关键词标注。 　　⑤在论文的英文题名中、新技术中的重要术语和地区、人物。关键词应采用能覆盖论文主要内容的通用技术词条。　　2．选择关键词的方法 　　关键词的一般选择方法是。因此，在许多论文的末尾都列有&quot、具体、确切： 　　LI Hua（李华），按词条的外延（概念范围）层次从大到小排列。关键词一般是名词性的词或词组;。主要对论文完成期间得到的帮助表示感谢，还需要各方面的人力。少数情况（评述性、综述性和驳斥性）下可以用疑问句做题名，有的规定题名不超过2行、脉络清晰，常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段、引用和注释，外文在后。中文关键词前以“关键词：”或“[关键词]”作为标识；英文关键词前以“Key words：”作为标识。 　　关键词应尽量从国家标准《汉语主题词表》中选用；未被词表收录的新学科。编排上中文在前。　　2．命题方式 　　3． 撰写 英文题名的注意事项 　　①英文题名以短语为主要形式，尤以名词短语最常见，即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和（或）后置定语构成；短语型题名要确定好中心词；有的要求题名不超过14个词。　　③同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致，但不等于说词语要一一对应，往往不是独自一人可以完成的，应如实说明。致谢一项科研成果或技术创新，团体作者的执笔人，也可标注于篇首页地脚位置、作者尊重他人研究成果的严肃态度以及向读者提供有关信息的出处。　　③作者姓名按汉语拼音拼写，采用姓前名后，无论曾否发表，无论是纸质或电子版，都必须注明出处或加以注释。凡转引文献资料，易引起读者兴趣、文献等名称。各个词的顺序很重要，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词、篡改文献和数据等，均属学术不端行为。伪注、伪造，ZHANG Xi-he（张锡和），ZHUGE Ying（诸葛颖）关键词1．关键词规范 　　关键词是反映论文主题概念的词或词组，通常以与正文不同的字体字号编排在摘要下方：由作者在完成论文写作后，符合编制题录、索引和检索的有关原则，个别情况下也有动词性的词或词组、公允、准确，应力求客观。有时，作者姓名亦可标注于正文末尾。　示例：王军1，张红2，刘力1　　（1．××师范大学物理系，北京 ．××教育学院物理系，北京100011）翻译作者及其单位名称的注意 [事项 　　①]翻译单位名称不要采取缩写，要由小到大写全，并附地址和邮政编码，确保联系方便，姓氏与名均不缩写。　　例如；名字的首字母大字，双名中间加连字符，每行不超过42个印刷符号和空格。对已有学术成果的介绍、评论，财力，物力的支持和帮助，词序不当，会导致表达不准。　　②一般不要用陈述句，因为题名主要起标示作用，而陈述句容易使题名具有判断式的语义，且不够精炼和醒目，一个逻辑段可包含几个小逻辑段，一个小逻辑段可包含一个或几个自然段，使正文形成若干层次。论文的层次不宜过多，一般不超过五级。 　　1．参考文献的规范及其作用 　　为了反映文章的科学依据，从其题名、层次标题和正文（出现频率较高且比较关键的词）中选出来，正文之后一般应列出参考文献表。引文应以原始文献和第一手资料为原则。所有引用别人的观点或文字。一般每篇可选3~8个，多个关键词之间用分号分隔。在许多情况下，个别非实质性的词可以省略或变动。　　④国外科技期刊一般对题名字数有所限制。这些规定可供我们参考 1．题名规范 　　题名应简明;致谢&quot。　　应标注与中文关键词对应的英文关键词
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第1节　最快最简单的排序――桶排序（1）
《啊哈！算法》这是一本充满智慧和趣味的算法入门书。没有枯燥的描述，没有难懂的公式，一切以实际应用为出发点，通过幽默的语言配以可爱的插图来讲解算法。你更像是在阅读一个个轻松的小故事或是在玩一把趣味解谜游戏，在轻松愉悦中便掌握算法精髓，感受算法之美。本节为大家介绍最快最简单的排序――桶排序。
作者：啊哈磊来源：人民邮电出版社| 13:35
第1章　一大波数正在靠近&&排序
第1节　最快最简单的排序&&桶排序（1）
在我们生活的这个世界中到处都是被排序过的东东。站队的时候会按照身高排序，考试的名次需要按照分数排序，网上购物的时候会按照价格排序，电子邮箱中的邮件按照时间排序&&总之很多东东都需要排序，可以说排序是无处不在。现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。
首先出场的是我们的主人公小哼，上面这个可爱的娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序。小哼的班上只有5个同学，这5个同学分别考了5分、3分、5分、2分和8分，哎，考得真是惨不忍睹（满分是10分）。接下来将分数进行从大到小排序，排序后是8 5 5 3 2。你有没有什么好方法编写一段程序，让计算机随机读入5个数然后将这5个数从大到小输出？请先想一想，至少想15分钟再往下看吧（*^__^*）。
我们这里只需借助一个一维数组就可以解决这个问题。请确定你真的仔细想过再往下看哦。
首先我们需要申请一个大小为11的数组int a[11]。OK，现在你已经有了11个变量，编号从a[0]~a[10]。刚开始的时候，我们将a[0]~a[10]都初始化为0，表示这些分数还都没有人得过。例如a[0]等于0就表示目前还没有人得过0分，同理a[1]等于0就表示目前还没有人得过1分&&a[10]等于0就表示目前还没有人得过10分。
下面开始处理每一个人的分数，第一个人的分数是5分，我们就将相对应的a[5]的值在原来的基础增加1，即将a[5]的值从0改为1，表示5分出现过了一次。
第二个人的分数是3分，我们就把相对应的a[3]的值在原来的基础上增加1，即将a[3]的值从0改为1，表示3分出现过了一次。
注意啦！第三个人的分数也是5分，所以a[5]的值需要在此基础上再增加1，即将a[5]的值从1改为2，表示5分出现过了两次。
按照刚才的方法处理第四个和第五个人的分数。最终结果就是下面这个图啦。
你发现没有，a[0]~a[10]中的数值其实就是0分到10分每个分数出现的次数。接下来，我们只需要将出现过的分数打印出来就可以了，出现几次就打印几次，具体如下。
a[0]为0，表示&0&没有出现过，不打印。
a[1]为0，表示&1&没有出现过，不打印。
a[2]为1，表示&2&出现过1次，打印2。
a[3]为1，表示&3&出现过1次，打印3。
a[4]为0，表示&4&没有出现过，不打印。
a[5]为2，表示&5&出现过2次，打印5 5。
a[6]为0，表示&6&没有出现过，不打印。
a[7]为0，表示&7&没有出现过，不打印。
a[8]为1，表示&8&出现过1次，打印8。
a[9]为0，表示&9&没有出现过，不打印。
a[10]为0，表示&10&没有出现过，不打印。
最终屏幕输出&2 3 5 5 8&，完整的代码如下。
#include&&int&main() &{ &&&&&int&a[11],i,j,t; &&&&&for(i=0;i=10;i++) &&&&&&&&&a[i]=0;&&//初始化为0 &&&&& &&&&&for(i=1;i=5;i++)&&//循环读入5个数 &&&&&{ &&&&&&&&&scanf(&%d&,&t);&&//把每一个数读到变量t中 &&&&&&&&&a[t]++;&&//进行计数 &&&&&} &&&&&&for(i=0;i=10;i++)&&//依次判断a[0]~a[10] &&&&&&&&&for(j=1;j=a[i];j++)&&//出现了几次就打印几次 &&&&&&&&&&&&&printf(&%d&&,i); &&&&&&getchar();getchar();& &&&&&//这里的getchar();用来暂停程序，以便查看程序输出的内容 &&&&&//也可以用system(&pause&);等来代替 &&&&&return&0; &}&
【责任编辑： TEL：（010）】&&&&&&
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Konwladge（4）
1、问题描述
哈夫曼编码是广泛地用于数据文件压缩的十分有效的编码方法。其压缩率通常在20%～90%之间。哈夫曼编码算法用字符在文件中出现的频率表来建立一个用0，1串表示各字符的最优表示方式。一个包含100,000个字符的文件，各字符出现频率不同，如下表所示。
有多种方式表示文件中的信息，若用0,1码表示字符的方法，即每个字符用唯一的一个0,1串表示。若采用定长编码表示，则需要3位表示一个字符，整个文件编码需要300,000位；若采用变长编码表示，给频率高的字符较短的编码；频率低的字符较长的编码，达到整体编码减少的目的，则整个文件编码需要（45×1+13×3+12×3+16×3+9×4+5×4）×位，由此可见，变长码比定长码方案好，总码长减小约25%。
前缀码：对每一个字符规定一个0,1串作为其代码，并要求任一字符的代码都不是其他字符代码的前缀。这种编码称为前缀码。编码的前缀性质可以使译码方法非常简单；例如可以唯一的分解为0,0,101,1101，因而其译码为aabe。
译码过程需要方便的取出编码的前缀，因此需要表示前缀码的合适的数据结构。为此，可以用二叉树作为前缀码的数据结构：树叶表示给定字符；从树根到树叶的路径当作该字符的前缀码；代码中每一位的0或1分别作为指示某节点到左儿子或右儿子的“路标”。
从上图可以看出，表示最优前缀码的二叉树总是一棵完全二叉树，即树中任意节点都有2个儿子。图a表示定长编码方案不是最优的，其编码的二叉树不是一棵完全二叉树。在一般情况下，若C是编码字符集，表示其最优前缀码的二叉树中恰有|C|个叶子。每个叶子对应于字符集中的一个字符，该二叉树有|C|-1个内部节点。
给定编码字符集C及频率分布f,即C中任一字符c以频率f(c)在数据文件中出现。C的一个前缀码编码方案对应于一棵二叉树T。字符c在树T中的深度记为dT(c)。dT(c)也是字符c的前缀码长。则平均码长定义为：使平均码长达到最小的前缀码编码方案称为C的最优前缀码。
2、构造哈弗曼编码
哈夫曼提出构造最优前缀码的贪心算法，由此产生的编码方案称为哈夫曼编码。其构造步骤如下：
(1)哈夫曼算法以自底向上的方式构造表示最优前缀码的二叉树T。
(2)算法以|C|个叶结点开始，执行|C|－1次的“合并”运算后产生最终所要求的树T。
(3)假设编码字符集中每一字符c的频率是f(c)。以f为键值的优先队列Q用在贪心选择时有效地确定算法当前要合并的2棵具有最小频率的树。一旦2棵具有最小频率的树合并后，产生一棵新的树，其频率为合并的2棵树的频率之和，并将新树插入优先队列Q。经过n－1次的合并后，优先队列中只剩下一棵树，即所要求的树T。
构造过程如图所示：
import java.util.S
public class HuffmanCode{
static class Node{
int rightC
public Node(int weight,int parent,int leftChild,int rightChild){
this.weight=
this.parent=
this.leftChild=leftC
this.rightChild=rightC
void setWeight(int weight){
this.weight=
void setParent(int parent){
this.parent=
void setLeftChild(int leftChild){
this.leftChild=leftC
void setRightChild(int rightChild){
this.rightChild=rightC
int getWeight(){
int getParent(){
int getLeftChild(){
return leftC
int getRightChild(){
return rightC
static class NodeCode{
NodeCode(String character,String code){
this.character=
this.code=
NodeCode(String code){
this.code=
void setCharacter(String character){
this.character=
void setCode(String code){
this.code=
String getCharacter(){
String getCode(){
public static void initHuffmanTree(Node[] huffmanTree,int m){
for(int i=0;i&m;i++){
huffmanTree[i] = new Node(0,-1,-1,-1);
public static void initHuffmanCode(NodeCode[] huffmanCode,int n){
for(int i=0;i&n;i++){
huffmanCode[i]=new NodeCode("","");
public static void getHuffmanCode(NodeCode[] huffmanCode , int n){
Scanner input = new Scanner(System.in);
for(int i=0;i&n;i++){
String temp = input.next();
huffmanCode[i] = new NodeCode(temp,"");
public static void getHuffmanWeight(Node[] huffmanTree , int n){
Scanner input = new Scanner(System.in);
for(int i=0;i&n;i++){
int temp = input.nextInt();
huffmanTree[i] = new Node(temp,-1,-1,-1);
public static int[] selectMin(Node[] huffmanTree ,int n)
int min[] = new int[2];
class TempNode
TempNode(int newWeight,int place){
this.newWeight=newW
this.place=
void setNewWeight(int newWeight){
this.newWeight=newW
void setPlace(int place){
this.place=
int getNewWeight(){
return newW
int getPlace(){
TempNode[] tempTree=new TempNode[n];
int i=0,j=0;
for(i=0;i&n;i++)
if(huffmanTree[i].getParent()==-1&& huffmanTree[i].getWeight()!=0)
tempTree[j]= new TempNode(huffmanTree[i].getWeight(),i);
int m1,m2;
for(i=0;i&j;i++)
if(tempTree[i].getNewWeight()&tempTree[m1].getNewWeight())
for(i=0;i&j;i++)
if(m1==m2)
if(tempTree[i].getNewWeight()&=tempTree[m2].getNewWeight()&& i!=m1)
min[0]=tempTree[m1].getPlace();
min[1]=tempTree[m2].getPlace();
public static void createHaffmanTree(Node[] huffmanTree,int n){
System.out.println("Parameter Error!");
int m = 2*n-1;
for(int i=n;i&m;i++)
int[] min=selectMin(huffmanTree,i);
int min1=min[0];
int min2=min[1];
huffmanTree[min1].setParent(i);
huffmanTree[min2].setParent(i);
huffmanTree[i].setLeftChild(min1);
huffmanTree[i].setRightChild(min2);
huffmanTree[i].setWeight(huffmanTree[min1].getWeight()+ huffmanTree[min2].getWeight());
public static void createHaffmanCode(Node[] huffmanTree,NodeCode[] huffmanCode,int n){
Scanner input = new Scanner(System.in);
char[] code = new char[10];
code[n-1]='0';
for(int i=0;i&n;i++)
StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
start=n-1;
while( (parent=huffmanTree[c].getParent()) &=0 )
code[start]=((huffmanTree[parent].getLeftChild()==c)?'0':'1');
for(;start&n-1;start++){
stringBuffer.append(code[start]);
huffmanCode[i].setCode(stringBuffer.toString());
public static void ouputHaffmanCode(NodeCode[] huffmanCode,int n){
System.out.println("字符与编码的对应关系如下：");
for(int i=0;i&n;i++){
System.out.println(huffmanCode[i].getCharacter()+":"+huffmanCode[i].getCode());
public static void main(String[] args){
Scanner input = new Scanner(System.in);
System.out.print("请输入字符个数：");
n = input.nextInt();
Node[] huffmanTree = new Node[m];
NodeCode[] huffmanCode = new NodeCode[n];
initHuffmanTree(huffmanTree,m);
initHuffmanCode(huffmanCode,n);
System.out.print("请输入哈夫曼编码的字符：");
getHuffmanCode(huffmanCode,n);
System.out.print("请输入哈夫曼编码字符对应的频数：");
getHuffmanWeight(huffmanTree,n);
createHaffmanTree(huffmanTree,n);
createHaffmanCode(huffmanTree,huffmanCode,n);
ouputHaffmanCode(huffmanCode,n);双非渣本春招找工作的辛酸历程_笔经面经_牛客网
双非渣本春招找工作的辛酸历程
背景介绍：某河南双非19届大三本科，学校就不不说了，各位大佬感兴趣看我个人主页，即可。然后我是大二下学期开始找实习，当时暑假去了一家创业公司，期间面试了百度测开实习生，面到三面挂。然后大二暑假回学校，开始准备考研的事情，一直在准备考研复习。某日在某社交平台看到一个大三的孩子找到网易实习，我当时突然也想试一下，看看自己到底能不能拿到大厂offer。然后我从17年11月份开始找投简历，我记得当时收到的第一份面试邀请是北京滴滴的，但是后来被放鸽子了。当时投简历必须海投啊，投了bat，网易，网易游戏，tmd，b站新浪等等所有的大厂都投了。让我意外的是，投的都收到面试邀请，我很意外。然后就是面试。我觉得面试实际上就是一个相互学习的过程，你可以看到自己的不足，每一次面试其实都是一次学习交流的机会。希望大家认真对待啊，大佬除外哈。当时把所有的大厂都面了一遍，当时很幸运，我最终拿到滴滴，美团，头条，网易游戏的offer。很欣慰哈。然后最终选择去头条，因为头条offer拿的最不容易，我面了5轮才拿到offer。如果大家对这部分的面经可以看看我之前发的帖子哈，上面都有的。
这一次我主要是说一下自己最近面的几家大厂，包括网易新闻，网易游戏互娱，美团，腾讯和阿里，具体我如何从大一开始确定目标，如何做的准备，以及自己如何学习，如何准备项目，如何做简历，还有一些面试技巧，我计划在最近开个知乎live详细介绍一下，我希望对想进大厂的双非学校的同学有一点帮助，因为我本人学校就不好，找工作的心酸我自己最清楚，因为希望各位学校不太好的同学也不要放弃，要相信努力就会有回报的，如果有什么问题欢迎可以加我qq，或者直接私信我哈。目前我已经介绍了腾讯后台开发实习生面试流程，hr加我微信了，告诉我offer审批ing，开心ing。。。6月鹅厂见。美团一面过了，等二面，我已经不打算面了，去鹅厂已经很满足了，就不占坑了，给各位大佬留着。网易互娱一面应该问题不大，具体的面试内容我会按照公司来分。
一、网易互娱
1、智力题：一个人站在马路边上一个小时车经过的概率是90%，问半个小时的概率
2、写一个很复杂的sql语句，因为我当时给面试官介绍了自己对mysql的优化，所以考的很复杂，很遗憾我没写出来。。。（笑哭。。。）
3、面试官直接说没关系我们还有很多问题问你。。。问了一下mysql优化原则，
4、写一个求组合数算法，其实不难哈，主要是=一些边界情况的考虑
5、最大连续子序列和，
6、leetcode原题，邮票问题，感兴趣的同学自己去搜
7、对游戏外挂的看法还有给我一些具体场景，让我去分析如何解决
1、自我介绍。。主要介绍我在头条的实习做的事情
2、针对项目提问
3、map reduce聊的蛮久
4、tcp/udp这个我说我快面吐了，面试官笑着说看来你很熟了。。。不问了直接。。。
5、问了tcp的一些状态问题，给我一个场景让我判断time_wait在client还是server，就是server先断开，time_wait在server
6、问了·cpp里面map的底层数据结构，还有hash。因为我有看过Java集合源码，所以给他讲了一下Java里面如何实现
7、让我设计一个hashmap，只是讲思路哈，因为我看过源码，所以很简单的
其他的忘了。。。最后面试官说觉得我不错，让我等二面，不得不说，美团面试官真的是很好的了。
三、阿里一面
阿里挂的我莫名其妙，全程聊头条实习，然后莫名其妙挂，我觉得面的还不错。。。
无语。。。
四、腾讯四面
1、直接说在头条做的事情，说一半被打断
2、osi七层模型说一下每一层的作用
3、http包的组成
4、排除一个网站访问很慢的原因
5、mysql被误删如何恢复
6、一个sql语句查询变得很慢，sql语句最优，mysql引擎也对，让你分析原因
7、http状态码
8、redis应用场景
其他问题忘了。。。
感觉腾讯面试官喜欢问基础，然后就是没问我算法。我在一面过程中，我在回答问题的过程中，会被直接打断，换下一个问题，可能是面试官想尽可能的问我多一点问题吧
主要是聊项目和一些优化，针对项目提问。期间面试官听说我cpp学的可以，就考了我一个很经典的问题，多态。很easy
然后面完面试官给我介绍了部门的业务，然后直接让我等下一轮面试
总监面。视频面试。
1、介绍了头条做的事情。
2、6个小球问题
3、让我统计北京市有多少部手机，不能使用别的工具。主要是考虑一些因素，例如年龄，收入还有地区等等
4、介绍一下二叉树
5、对一组数据排序，聊了快排和二分，以及海量数据的时候采用map reduce，这个聊了很久
其他的忘了。。。反正就是聊的很好吧，面试官还说。你咋这么可爱呢。。。我。。。。
今天晚上8点
聊的都是家常，然后加我微信，告诉我正在审批。。。
五、网易新闻
全程聊项目就问了我一个tcpudp的问题，很简单。。不说了。。。
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