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哈夫曼树(Huffman Tree)是一种用于数据压缩的二叉树。它是根据字符出现的频率来构建的,以便最频繁使用的字符有最短的编码。以下是哈夫曼树的生成过程:
统计频率:
初始化优先队列:
构建哈夫曼树:
生成哈夫曼编码:
假设我们有以下字符及其频率:
步骤 1: 初始化优先队列:
[(5, 'A'), (9, 'B'), (12, 'C'), (13, 'D'), (16, 'E'), (45, 'F')]
步骤 2: 构建哈夫曼树:
(5, 'A')
和 (9, 'B')
,创建新节点 (14, AB)
:[(12, 'C'), (13, 'D'), (14, 'AB'), (16, 'E'), (45, 'F')]
(12, 'C')
和 (13, 'D')
,创建新节点 (25, CD)
:[(14, 'AB'), (16, 'E'), (25, 'CD'), (45, 'F')]
(14, 'AB')
和 (16, 'E')
,创建新节点 (30, ABE)
:[(25, 'CD'), (30, 'ABE'), (45, 'F')]
(25, 'CD')
和 (30, 'ABE')
,创建新节点 (55, CDABE)
:[(45, 'F'), (55, 'CDABE')]
(45, 'F')
和 (55, 'CDABE')
,创建根节点 (100, FCDABE)
:[(100, FCDABE)]
步骤 3: 生成哈夫曼编码:
最终的哈夫曼编码如下:
A: 110
B: 111
C: 00
D: 01
E: 10
F: 0
哈夫曼树的生成过程通过利用字符频率构建一个最优二叉树,实现了数据压缩,减少了平均编码长度。
m
阶B树:
2
个子节点,最多m
个子节点m
个子节点m
阶B+树:
2
个子节点,最多m
个子节点m
个子节点资源分配图(Resource Allocation Graph, RAG)是一种用于描述系统中进程和资源分配关系的有向图。它在操作系统中用于分析和检测死锁情况。通过资源分配图,可以直观地看到哪些进程正在等待哪些资源,以及哪些资源已经分配给了哪些进程。
节点:资源分配图中的节点分为两类:
边:资源分配图中的边也是两种类型:
资源分配图用于描述系统中进程和资源的状态,并可以用于死锁的分析和检测。下面是一些关键点:
资源分配图的例子:
死锁的检测:
预防死锁:
避免死锁:
资源分配图是一种有效的工具,用于描述和分析系统中进程和资源的关系。它在死锁的检测、预防和避免中起着重要的作用。通过资源分配图,可以直观地看到系统中的资源分配情况,进而采取适当的策略来处理可能的死锁问题。
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