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主要参考: word2vec 中的数学原理详解 自己动手写 word2vec
python 代码 构建霍夫曼树 ,获得霍夫曼编码 简单实现:
#节点类 class Node(object): def __init__(self,name=None,value=None): self._name=name self._value=value self._left=None self._right=None #哈夫曼树类 class HuffmanTree(object): #根据Huffman树的思想:以叶子节点为基础,反向建立Huffman树 def __init__(self,char_weights): self.a=[Node(part[0],part[1]) for part in char_weights] #根据输入的字符及其频数生成叶子节点 while len(self.a)!=1: self.a.sort(key=lambda node:node._value,reverse=True) c=Node(value=(self.a[-1]._value+self.a[-2]._value)) c._left=self.a.pop(-1) c._right=self.a.pop(-1) self.a.append(c) self.root=self.a[0] self.b=range(10) #self.b用于保存每个叶子节点的Haffuman编码,range的值只需要不小于树的深度就行 def show(self): pass #用递归的思想生成编码 def pre(self,tree,length): node=tree if (not node): return elif node._name: print node._name + ‘的编码为:‘, for i in range(length): print self.b[i], print ‘\n‘ return self.b[length]=0 self.pre(node._left,length+1) self.b[length]=1 self.pre(node._right,length+1) #生成哈夫曼编码 def get_code(self): self.pre(self.root,0) if __name__==‘__main__‘: #输入的是字符及其频数 char_weights=[(‘我‘,15),(‘喜欢‘,8),(‘观看‘,6),(‘巴西‘,5),(‘足球‘,3),(‘世界杯‘,1)] # char_weights = [(‘a‘, 4), (‘b‘, 5), (‘c‘, 8), (‘d‘, 9), (‘e‘, 11), (‘f‘, 13)] tree=HuffmanTree(char_weights) tree.get_code()
运行结果:
我的编码为: 0 世界杯的编码为: 1 0 0 0 足球的编码为: 1 0 0 1 巴西的编码为: 1 0 1 观看的编码为: 1 1 0 喜欢的编码为: 1 1 1
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原文地址:https://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/9326685.html