路径：从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径
结点的路径长度：两结点间路径上的分支数。
树的路径长度：从树根到每一个结点的路径长度之和。记作TL
结点树目相同的二叉树中，完全二叉树是路径长度最短的二叉树
权(weight):将树中结点赋给一个有着某种含义的数值，则这个数值称为该结点的权
1结点的带权路径长度：从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积
树的带权路径长度：树中所有叶子节点的带权路径长度之和。
哈夫曼树：最优树 带权路径长度最短的树
满二叉树不一定是最优二叉树
哈夫曼树中权越大的叶子离根越近
具有相同带权结点的哈夫曼树不唯一
构造森林全是根
选用两小造新树
删除两小添新人
重复 2、3 剩单根
包含n棵树的森林要经过n-1次合并才能形成哈夫曼树，共产生n-1个新结点
包含n个叶子节点的哈夫曼树中共有2n-1个结点
总结：
在哈夫曼算法中，初始时有n棵二叉树，要经过n-1次合并最终形成哈夫曼树。
经过n-1此=次合并产生n-1个新结点，且这 n-1 个新结点都是具有两个孩子的分支结点
哈夫曼树中共有n+n-1 = 2n-1 个结点，且所有的分支结点的度都不为 1。
采用顺序存储结构--- 一维结构数组
// 结点类型定义
typedef struct{
int weight;
int parent,lch,rch;
}HTNode,*HuffmanTree;
// 找出森林中权值最小的两个
void Select(HuffmanTree HT,int n,int &s1,int &s2) {
int minum;
int i;
for(i=1;i<=n;i++){
if(HT[i].parent == 0){
minum = i;
break;
}
}
for(i = 1;i<=n;i++){
if(HT[i].parent == 0){
if(HT[i].weight<HT[minum].weight){
minum = i;
}
}
}
s1 = minum;
for(i=1;i<=n;i++){
if(HT[i].parent == 0&& i!=s1){
minum = i;
break;
}
}
for(i = 1;i<=n;i++){
if(HT[i].parent == 0&& i!=s1){
if(HT[minum].weight<HT[minum].weight){
minum = i;
}
}
}
s2 = minum;
}
// 建立哈夫曼树
void CreatHuffmanTree(HuffmanTree HT,int n){
int m,i,s1,s2;
if(n<=1){
return ;
}
m = 2*n-1; // 数组共2n-1个元素
HT = new HTNode[m+1]; // 0号单元未用，HT[m]表示根节点
for(i=1;i<=m;i++){ // 将2n-1个元素的lch,rch,parent设置为0
HT[i].lch = 0;
HT[i].rch = 0;
HT[i].parent = 0;
}
for(i = 1;i<=n;i++){ // 输入前n个元素的weight值
scanf("%d",HT[i].weight);
}
// 初始化结束，下面开始建立哈夫曼树
for(i=n+1;i<=m;i++){
Select(HT,i-1,s1,s2);
HT[s1].parent = i;
HT[s2].parent = i;
HT[i].lch = s1;
HT[i].rch = s2;
HT[i].weight = HT[s1].weight+HT[s2].weight;
}
}
统计字符集中每个字符在电文中出现的平均概率（概率越大，要求编码越短）
利用哈夫曼树的特点：权越大的叶子离根越近，将每个字符的概率值作为权重，构建哈夫曼树。则概率越大的结点，路径越短
在哈夫曼树的每个分支上标上0或1：
结点的左分支标0，右分支标1
把从根到每个叶子的路径上的标号连接起来，作为该叶子代表的字符的编码。
# include<stdio.h>
# include<string.h>
//存放哈夫曼编码
typedef char** HuffmanCode;
// 结点类型定义
typedef struct{
int weight;
int parent,lch,rch;
}HTNode,*HuffmanTree;
// 哈夫曼编码
void CreatHuffmanCode(HuffmanTree HT,HuffmanCode &HC,int n){
HC = new char*[n+1];
char *cd = new char[n];
cd[n-1] = '\0';
int start,c,f,i;
for(i=1;i<=n;i++){
start = n-1;
c = i;
f = HT[i].parent;
while(f!=0){
start--;
if(HT[f].lch == c){
cd[start] = '0';
}else{
cd[start] = '1';
}
c = f;
f = HT[f].parent;
}
HC[i] = new char[n-start];
strcpy(HC[i],&cd[start]);
}
delete cd; // 释放临时空间
}
我想将html转换为纯文本。不过，我不想只删除标签，我想智能地保留尽可能多的格式。为插入换行符标签，检测段落并格式化它们等。输入非常简单，通常是格式良好的html(不是整个文档，只是一堆内容，通常没有anchor或图像)。我可以将几个正则表达式放在一起，让我达到80%，但我认为可能有一些现有的解决方案更智能。 最佳答案 首先，不要尝试为此使用正则表达式。很有可能你会想出一个脆弱/脆弱的解决方案，它会随着HTML的变化而崩溃，或者很难管理和维护。您可以使用Nokogiri快速解析HTML并提取文本:require'nokogiri'h
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
给定一个复杂的对象层次结构，幸运的是它不包含循环引用，我如何实现支持各种格式的序列化？我不是来讨论实际实现的。相反，我正在寻找可能会派上用场的设计模式提示。更准确地说:我正在使用Ruby，我想解析XML和JSON数据以构建复杂的对象层次结构。此外，应该可以将该层次结构序列化为JSON、XML和可能的HTML。我可以为此使用Builder模式吗？在任何提到的情况下，我都有某种结构化数据-无论是在内存中还是文本中-我想用它来构建其他东西。我认为将序列化逻辑与实际业务逻辑分开会很好，这样我以后就可以轻松支持多种XML格式。 最佳答案 我最
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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我正在尝试在Rails上安装ruby，到目前为止一切都已安装，但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时，我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
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