Алгоритм Хаффмана — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Пример)
м (rollbackEdits.php mass rollback)
 
(не показано 8 промежуточных версий 6 участников)
Строка 1: Строка 1:
'''''Алгоритм Хаффмана''''' — алгоритм [[Задача_об_оптимальном_префиксном_коде_с_сохранением_порядка._Монотонность_точки_разреза | оптимального префиксного кодирования]] алфавита. Был разработан в 1952 году аспирантом Массачусетского технологического института Дэвидом Хаффманом при написании им курсовой работы. Используется во многих программах сжатия данных, например, PKZIP 2, LZH и др.
+
'''Алгоритм Хаффмана''' (англ. ''Huffman's algorithm'') — алгоритм [[Задача_об_оптимальном_префиксном_коде_с_сохранением_порядка._Монотонность_точки_разреза | оптимального префиксного кодирования]] алфавита. Был разработан в 1952 году аспирантом Массачусетского технологического института Дэвидом Хаффманом при написании им курсовой работы. Используется во многих программах сжатия данных, например, PKZIP 2, LZH и др.
  
 
== Определение ==
 
== Определение ==
Строка 5: Строка 5:
 
{{Определение  
 
{{Определение  
 
|definition=
 
|definition=
Пусть <tex>A=\{a_{1},a_{2},...,a_{n}\}</tex> — алфавит из n различных символов, <tex>W=\{w_{1},w_{2},...,w_{n}\}</tex> — соответствующий ему набор положительных целых весов. Тогда набор бинарных кодов <tex>C=\{c_{1},c_{2},...,c_{n}\}</tex>, такой, что:
+
Пусть <tex>A=\{a_{1},a_{2}, \ldots ,a_{n}\}</tex> — алфавит из <tex>n</tex> различных символов, <tex>W=\{w_{1},w_{2}, \ldots ,w_{n}\}</tex> — соответствующий ему набор положительных целых весов. Тогда набор бинарных кодов <tex>C=\{c_{1},c_{2}, \ldots ,c_{n}\}</tex>, где <tex>c_{i}</tex> является кодом для символа <tex>a_{i}</tex>, такой, что:
  
1. <tex>c_{i}</tex> не является префиксом для <tex>c_{j}</tex>, при <tex>i \ne j</tex>
+
:* <tex>c_{i}</tex> не является префиксом для <tex>c_{j}</tex>, при <tex>i \ne j</tex>,
  
2. Сумма <tex>\sum\limits_{i \in [1, n]} w_{i}\cdot c_{i}</tex> минимальна. (<tex>|c_{i}|</tex> — длина кода <tex>c_{i}</tex>)
+
:* cумма <tex>\sum\limits_{i \in [1, n]} w_{i}\cdot |c_{i}|</tex> минимальна (<tex>|c_{i}|</tex> — длина кода <tex>c_{i}</tex>),
  
 
называется '''кодом Хаффмана'''.
 
называется '''кодом Хаффмана'''.
 
}}
 
}}
== Алгоритм ==
 
  
Построение кода Хаффмана сводится к построению соответствующего бинарного дерева по следующему алгоритму:
+
== Алгоритм построения бинарного кода Хаффмана ==
  
# Составим [[Список | список]] кодируемых символов, при этом будем рассматривать один символ как дерево, состоящее из одного элемента, весом, равным частоте появления символа в тексте.
+
Построение кода Хаффмана сводится к построению соответствующего [[ Двоичная_куча | бинарного дерева]] по следующему алгоритму:
 +
 
 +
# Составим [[Список | список]] кодируемых символов, при этом будем рассматривать один символ как дерево, состоящее из одного элемента c весом, равным частоте появления символа в строке.
 
# Из списка выберем два узла с наименьшим весом.
 
# Из списка выберем два узла с наименьшим весом.
# Сформируем новый узел с весом, равным сумме весов выбранных узлов, и присоединим к нему два выбранных узла в качестве дочерних.
+
# Сформируем новый узел с весом, равным сумме весов выбранных узлов, и присоединим к нему два выбранных узла в качестве детей.
# Добавим к списку только что сформированный узел.
+
# Добавим к списку только что сформированный узел вместо двух объединенных узлов.
# Если в списке больше одного узла, то повторить пункты со второго по пятый.
+
# Если в списке больше одного узла, то повторим пункты со второго по пятый.
 +
 
 +
=== Время работы ===
 +
Если сортировать элементы после каждого суммирования или использовать [[Приоритетные_очереди | приоритетную очередь]], то алгоритм будет работать за время <tex>O(N \log N)</tex>.Такую асимптотику можно [[Алгоритм_Хаффмана_за_O(n) |улучшить до <tex>O(N)</tex>]], используя обычные массивы.
 +
 
 +
=== Пример ===
 +
 
 +
[[Файл:Huffman_abracadabra.jpg|400px|thumb|right|Дерево Хаффмана для слова <tex>abracadabra</tex>]]
  
== Время работы ==
+
Закодируем слово <tex>abracadabra</tex>. Тогда алфавит будет <tex>A= \{a, b, r, c, d\} </tex>, а набор весов (частота появления символов алфавита в кодируемом слове) <tex>W=\{5, 2, 2, 1, 1\}</tex>:
Если сортировать элементы после каждого суммирования или использовать очередь с приоритетами, то алгоритм будет работать за время <tex>O(NlogN)</tex>.Такую асимптотику можно улучшить до <tex>O(N)</tex>, используя обычные массивы.
 
  
== Пример ==
+
В дереве Хаффмана будет <tex>5</tex> узлов:
  
[[Файл:Mississippi.png|400px|thumb|right|Дерево Хаффмана для слова ''"миссисипи"'']]
+
{| class="wikitable"
 +
! Узел ||  a  ||  b  ||  r  ||  с  ||  d
 +
|-
 +
| Вес || 5 || 2 || 2 || 1 || 1
 +
|}
  
Для примера возьмём слово ''" миссисипи"''. Тогда алфавит будет <tex>A= \{</tex> ''и, м, п, с'' <tex>\} </tex>, а набор весов <tex>W=\{4, 1, 1, 3\}</tex>:
+
По алгоритму возьмем два символа с наименьшей частотой {{---}} это <tex>c</tex> и <tex>d</tex>. Сформируем из них новый узел <tex>cd</tex> весом <tex>2</tex> и добавим его к списку узлов:
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
! Узел || и || м || п || с
+
! Узел || a || b || r || cd
 
|-
 
|-
| Вес || 4 || 1 || 1 || 3
+
| Вес || 5 || 2 || 2 || 2
 
|}
 
|}
  
По алгоритму возьмем два символа с наименьшей частотой {{---}} это ''м'' и ''п''. Сформируем из них новый узел ''мп'' весом 2 и добавим его к списку узлов:
+
Затем опять объединим в один узел два минимальных по весу узла {{---}} <tex>r</tex> и <tex>cd</tex>:
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
! Узел || и || мп || с
+
! Узел || a || rcd || b
 
|-
 
|-
| Вес || 4 || 2 || 3
+
| Вес || 5 || 4 || 2  
 
|}
 
|}
  
Затем объединим в один узел узлы ''мп'' и ''c'':
+
Еще раз повторим эту же операцию, но для узлов <tex>rcd</tex> и <tex>b</tex>:
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
! Узел || и || мпс
+
! Узел || brcd || a
 
|-
 
|-
| Вес || 4 || 5  
+
| Вес || 6 || 5  
 
|}
 
|}
  
И, наконец, объединяем два узла ''и'' и ''мпс''. Итак, мы получили дерево Хаффмана и соответствующую ему таблицу кодов:
+
На последнем шаге объединим два узла {{---}} <tex>brcd</tex> и <tex>a</tex>:
  
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
! Символ || и || м || п || с
+
! Узел || abrcd
 
|-
 
|-
| Код || 0 || 100 || 101 || 11
+
| Вес || 11
 
|}
 
|}
  
Таким образом, закодированное слово ''"миссисипи"'' будет выглядеть как ''"1000111101101010"''. Длина закодированного слова {{---}} 16 бит. Стоит заметить, что если бы мы использовали для кодирования каждого символа из четырёх по 2 бита, длина закодированного слова составила бы 18 бит.
+
Остался один узел, значит, мы пришли к корню дерева Хаффмана (смотри рисунок). Теперь для каждого символа выберем кодовое слово (бинарная последовательность, обозначающая путь по дереву к этому символу от корня):
 +
 
 +
{| class="wikitable"
 +
! Символ || a || b || r || с || d
 +
|-
 +
| Код || 0 || 11 || 101 || 1000 || 1001
 +
|}
 +
 
 +
Таким образом, закодированное слово <tex>abracadabra</tex> будет выглядеть как <tex>01110101000010010111010</tex>. Длина закодированного слова {{---}} <tex>23</tex> бита. Стоит заметить, что если бы мы использовали алгоритм кодирования с одинаковой длиной всех кодовых слов, то закодированное слово заняло бы <tex>33</tex> бита, что существенно больше.
  
 
== Корректность алгоритма Хаффмана ==
 
== Корректность алгоритма Хаффмана ==
+
 
Чтобы доказать корректность алгоритма Хаффмана, покажем, что в задаче о построении оптимального префиксного кода проявляются свойства жадного выбора и оптимальной подструктуры. В сформулированной ниже лемме показано соблюдение свойства жадного выбора.  
+
Чтобы доказать корректность алгоритма Хаффмана, покажем, что в задаче о построении оптимального префиксного кода проявляются свойства жадного выбора и оптимальной подструктуры. В сформулированной ниже лемме показано соблюдение свойства жадного выбора.
  
 
{{Лемма
 
{{Лемма
Строка 78: Строка 97:
 
Возьмем дерево <tex>T</tex>, представляющее произвольный оптимальный префиксный код для алфавита <tex>C</tex>. Преобразуем его в дерево, представляющее другой оптимальный префиксный код, в котором символы <tex>x</tex> и <tex>y</tex> — листья с общим родительским узлом, находящиеся на максимальной глубине.
 
Возьмем дерево <tex>T</tex>, представляющее произвольный оптимальный префиксный код для алфавита <tex>C</tex>. Преобразуем его в дерево, представляющее другой оптимальный префиксный код, в котором символы <tex>x</tex> и <tex>y</tex> — листья с общим родительским узлом, находящиеся на максимальной глубине.
  
Пусть символы <tex>a</tex> и <tex>b</tex> имеют общий родительский узел и находятся на максимальной глубине дерева <tex>T</tex>. Предположим, что <tex>f[a] \le f[b]</tex> и <tex>f[x] \le f[y]</tex>. Так как <tex>f[x]</tex> и <tex>f[y]</tex> — две наименьшие частоты, а <tex>f[a]</tex> и <tex>f[b]</tex> — две произвольные частоты, то выполняются отношения <tex>f[x] \le f[a]</tex> и <tex>f[y] \le f[b]</tex>. Пусть дерево <tex>T'</tex> — дерево, полученное из <tex>T</tex> путем перестановки листьев <tex>a</tex> и <tex>x</tex>, а дерево <tex>T''</tex> — дерево полученное из <tex>T'</tex> перестановкой листьев <tex>b</tex> и <tex>y</tex>. Разность стоимостей деревьев <tex>T</tex> и <tex>T'</tex> равна:
+
Пусть символы <tex>a</tex> и <tex>b</tex> имеют общий родительский узел и находятся на максимальной глубине дерева <tex>T</tex>. Предположим, что <tex>f[a] \leqslant f[b]</tex> и <tex>f[x] \leqslant f[y]</tex>. Так как <tex>f[x]</tex> и <tex>f[y]</tex> — две наименьшие частоты, а <tex>f[a]</tex> и <tex>f[b]</tex> — две произвольные частоты, то выполняются отношения <tex>f[x] \leqslant f[a]</tex> и <tex>f[y] \leqslant f[b]</tex>. Пусть дерево <tex>T'</tex> — дерево, полученное из <tex>T</tex> путем перестановки листьев <tex>a</tex> и <tex>x</tex>, а дерево <tex>T''</tex> — дерево полученное из <tex>T'</tex> перестановкой листьев <tex>b</tex> и <tex>y</tex>. Разность стоимостей деревьев <tex>T</tex> и <tex>T'</tex> равна:
  
 
<tex>B(T) - B(T') = \sum\limits_{c \in C} f(c)d_T(c) - \sum\limits_{c \in C} f(c)d_{T'}(c) = (f[a] - f[x])(d_T(a) - d_T(x)),</tex>
 
<tex>B(T) - B(T') = \sum\limits_{c \in C} f(c)d_T(c) - \sum\limits_{c \in C} f(c)d_{T'}(c) = (f[a] - f[x])(d_T(a) - d_T(x)),</tex>
Строка 84: Строка 103:
 
что больше либо равно <tex>0</tex>, так как величины <tex>f[a] - f[x]</tex> и <tex>d_T(a) - d_T(x)</tex> неотрицательны. Величина <tex>f[a] - f[x]</tex> неотрицательна, потому что <tex>x</tex> — лист с минимальной частотой, а величина <tex>d_T(a) - d_T(x)</tex> является неотрицательной, так как лист <tex>a</tex> находится на максимальной глубине в дереве <tex>T</tex>. Точно так же перестановка листьев <tex>y</tex> и <tex>b</tex> не будет приводить к увеличению стоимости. Таким образом, разность <tex>B(T') - B(T'')</tex> тоже будет неотрицательной.
 
что больше либо равно <tex>0</tex>, так как величины <tex>f[a] - f[x]</tex> и <tex>d_T(a) - d_T(x)</tex> неотрицательны. Величина <tex>f[a] - f[x]</tex> неотрицательна, потому что <tex>x</tex> — лист с минимальной частотой, а величина <tex>d_T(a) - d_T(x)</tex> является неотрицательной, так как лист <tex>a</tex> находится на максимальной глубине в дереве <tex>T</tex>. Точно так же перестановка листьев <tex>y</tex> и <tex>b</tex> не будет приводить к увеличению стоимости. Таким образом, разность <tex>B(T') - B(T'')</tex> тоже будет неотрицательной.
  
Таким образом, выполняется неравенство <tex>B(T'') \le B(T)</tex>. С другой стороны, <tex>T</tex> — оптимальное дерево, поэтому должно выполняться неравенство <tex>B(T) \le B(T'')</tex>. Отсюда следует, что <tex>B(T) = B(T'')</tex>. Значит, <tex>T''</tex> — дерево, представляющее оптимальный префиксный код, в котором символы <tex>x</tex> и <tex>y</tex> имеют одинаковую максимальную длину, что и доказывает лемму.
+
Таким образом, выполняется неравенство <tex>B(T'') \leqslant B(T)</tex>. С другой стороны, <tex>T</tex> — оптимальное дерево, поэтому должно выполняться неравенство <tex>B(T) \leqslant B(T'')</tex>. Отсюда следует, что <tex>B(T) = B(T'')</tex>. Значит, <tex>T''</tex> — дерево, представляющее оптимальный префиксный код, в котором символы <tex>x</tex> и <tex>y</tex> имеют одинаковую максимальную длину, что и доказывает лемму.
 
}}
 
}}
+
 
 
{{Лемма
 
{{Лемма
 
|id=lemma2
 
|id=lemma2
Строка 119: Строка 138:
 
}}
 
}}
  
== Литература ==
+
== См. также ==
* Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн Алгоритмы: построение и анализ — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — с. 459. — ISBN 5-8489-0857-4
+
*[[Оптимальное_хранение_словаря_в_алгоритме_Хаффмана | Оптимальное хранение словаря в алгоритме Хаффмана]]
 +
 
 +
== Источники информации ==
  
==Ссылки==
+
* Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн. Алгоритмы: построение и анализ — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — с. 459. — ISBN 5-8489-0857-4
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_Хаффмана Википедия Алгоритм Хаффмана]
 
 
*[http://en.wikipedia.org/wiki/Huffman_coding Wikipedia — Huffman coding]
 
*[http://en.wikipedia.org/wiki/Huffman_coding Wikipedia — Huffman coding]
 
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/%C4%E2%EE%E8%F7%ED%EE%E5_%E4%E5%F0%E5%E2%EE Википедия — Бинарное дерево]
 
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/%C4%E2%EE%E8%F7%ED%EE%E5_%E4%E5%F0%E5%E2%EE Википедия — Бинарное дерево]
 
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Префиксный_код Википедия — Префиксный код]
 
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Префиксный_код Википедия — Префиксный код]
*[[Задача_об_оптимальном_префиксном_коде_с_сохранением_порядка._Монотонность_точки_разреза | Задача об оптимальном префиксном коде]]
 
  
 
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]]
 
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]]
  
[[Категория: Алгоритмы сжатия ]]
+
[[Категория:Алгоритмы сжатия]]

Текущая версия на 19:41, 4 сентября 2022

Алгоритм Хаффмана (англ. Huffman's algorithm) — алгоритм оптимального префиксного кодирования алфавита. Был разработан в 1952 году аспирантом Массачусетского технологического института Дэвидом Хаффманом при написании им курсовой работы. Используется во многих программах сжатия данных, например, PKZIP 2, LZH и др.

Определение

Определение:
Пусть [math]A=\{a_{1},a_{2}, \ldots ,a_{n}\}[/math] — алфавит из [math]n[/math] различных символов, [math]W=\{w_{1},w_{2}, \ldots ,w_{n}\}[/math] — соответствующий ему набор положительных целых весов. Тогда набор бинарных кодов [math]C=\{c_{1},c_{2}, \ldots ,c_{n}\}[/math], где [math]c_{i}[/math] является кодом для символа [math]a_{i}[/math], такой, что:
  • [math]c_{i}[/math] не является префиксом для [math]c_{j}[/math], при [math]i \ne j[/math],
  • cумма [math]\sum\limits_{i \in [1, n]} w_{i}\cdot |c_{i}|[/math] минимальна ([math]|c_{i}|[/math] — длина кода [math]c_{i}[/math]),
называется кодом Хаффмана.


Алгоритм построения бинарного кода Хаффмана

Построение кода Хаффмана сводится к построению соответствующего бинарного дерева по следующему алгоритму:

  1. Составим список кодируемых символов, при этом будем рассматривать один символ как дерево, состоящее из одного элемента c весом, равным частоте появления символа в строке.
  2. Из списка выберем два узла с наименьшим весом.
  3. Сформируем новый узел с весом, равным сумме весов выбранных узлов, и присоединим к нему два выбранных узла в качестве детей.
  4. Добавим к списку только что сформированный узел вместо двух объединенных узлов.
  5. Если в списке больше одного узла, то повторим пункты со второго по пятый.

Время работы

Если сортировать элементы после каждого суммирования или использовать приоритетную очередь, то алгоритм будет работать за время [math]O(N \log N)[/math].Такую асимптотику можно улучшить до [math]O(N)[/math], используя обычные массивы.

Пример

Дерево Хаффмана для слова [math]abracadabra[/math]

Закодируем слово [math]abracadabra[/math]. Тогда алфавит будет [math]A= \{a, b, r, c, d\} [/math], а набор весов (частота появления символов алфавита в кодируемом слове) [math]W=\{5, 2, 2, 1, 1\}[/math]:

В дереве Хаффмана будет [math]5[/math] узлов:

Узел a b r с d
Вес 5 2 2 1 1

По алгоритму возьмем два символа с наименьшей частотой — это [math]c[/math] и [math]d[/math]. Сформируем из них новый узел [math]cd[/math] весом [math]2[/math] и добавим его к списку узлов:

Узел a b r cd
Вес 5 2 2 2

Затем опять объединим в один узел два минимальных по весу узла — [math]r[/math] и [math]cd[/math]:

Узел a rcd b
Вес 5 4 2

Еще раз повторим эту же операцию, но для узлов [math]rcd[/math] и [math]b[/math]:

Узел brcd a
Вес 6 5

На последнем шаге объединим два узла — [math]brcd[/math] и [math]a[/math]:

Узел abrcd
Вес 11

Остался один узел, значит, мы пришли к корню дерева Хаффмана (смотри рисунок). Теперь для каждого символа выберем кодовое слово (бинарная последовательность, обозначающая путь по дереву к этому символу от корня):

Символ a b r с d
Код 0 11 101 1000 1001

Таким образом, закодированное слово [math]abracadabra[/math] будет выглядеть как [math]01110101000010010111010[/math]. Длина закодированного слова — [math]23[/math] бита. Стоит заметить, что если бы мы использовали алгоритм кодирования с одинаковой длиной всех кодовых слов, то закодированное слово заняло бы [math]33[/math] бита, что существенно больше.

Корректность алгоритма Хаффмана

Чтобы доказать корректность алгоритма Хаффмана, покажем, что в задаче о построении оптимального префиксного кода проявляются свойства жадного выбора и оптимальной подструктуры. В сформулированной ниже лемме показано соблюдение свойства жадного выбора.

Лемма (1):
Пусть [math]C[/math] — алфавит, каждый символ [math]c \in C[/math] которого встречается с частотой [math]f[c][/math]. Пусть [math]x[/math] и [math]y[/math] — два символа алфавита [math]C[/math] с самыми низкими частотами. Тогда для алфавита [math]C[/math] существует оптимальный префиксный код, кодовые слова символов [math]x[/math] и [math]y[/math] в котором имеют одинаковую максимальную длину и отличаются лишь последним битом.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Возьмем дерево [math]T[/math], представляющее произвольный оптимальный префиксный код для алфавита [math]C[/math]. Преобразуем его в дерево, представляющее другой оптимальный префиксный код, в котором символы [math]x[/math] и [math]y[/math] — листья с общим родительским узлом, находящиеся на максимальной глубине.

Пусть символы [math]a[/math] и [math]b[/math] имеют общий родительский узел и находятся на максимальной глубине дерева [math]T[/math]. Предположим, что [math]f[a] \leqslant f[b][/math] и [math]f[x] \leqslant f[y][/math]. Так как [math]f[x][/math] и [math]f[y][/math] — две наименьшие частоты, а [math]f[a][/math] и [math]f[b][/math] — две произвольные частоты, то выполняются отношения [math]f[x] \leqslant f[a][/math] и [math]f[y] \leqslant f[b][/math]. Пусть дерево [math]T'[/math] — дерево, полученное из [math]T[/math] путем перестановки листьев [math]a[/math] и [math]x[/math], а дерево [math]T''[/math] — дерево полученное из [math]T'[/math] перестановкой листьев [math]b[/math] и [math]y[/math]. Разность стоимостей деревьев [math]T[/math] и [math]T'[/math] равна:

[math]B(T) - B(T') = \sum\limits_{c \in C} f(c)d_T(c) - \sum\limits_{c \in C} f(c)d_{T'}(c) = (f[a] - f[x])(d_T(a) - d_T(x)),[/math]

что больше либо равно [math]0[/math], так как величины [math]f[a] - f[x][/math] и [math]d_T(a) - d_T(x)[/math] неотрицательны. Величина [math]f[a] - f[x][/math] неотрицательна, потому что [math]x[/math] — лист с минимальной частотой, а величина [math]d_T(a) - d_T(x)[/math] является неотрицательной, так как лист [math]a[/math] находится на максимальной глубине в дереве [math]T[/math]. Точно так же перестановка листьев [math]y[/math] и [math]b[/math] не будет приводить к увеличению стоимости. Таким образом, разность [math]B(T') - B(T'')[/math] тоже будет неотрицательной.

Таким образом, выполняется неравенство [math]B(T'') \leqslant B(T)[/math]. С другой стороны, [math]T[/math] — оптимальное дерево, поэтому должно выполняться неравенство [math]B(T) \leqslant B(T'')[/math]. Отсюда следует, что [math]B(T) = B(T'')[/math]. Значит, [math]T''[/math] — дерево, представляющее оптимальный префиксный код, в котором символы [math]x[/math] и [math]y[/math] имеют одинаковую максимальную длину, что и доказывает лемму.
[math]\triangleleft[/math]
Лемма (2):
Пусть дан алфавит [math]C[/math], в котором для каждого символа [math]c \in C[/math] определены частоты [math]f[c][/math]. Пусть [math]x[/math] и [math]y[/math] — два символа из алфавита [math]C[/math] с минимальными частотами. Пусть [math]C'[/math] — алфавит, полученный из алфавита [math]C[/math] путем удаления символов [math]x[/math] и [math]y[/math] и добавления нового символа [math]z[/math], так что [math]C' = C \backslash \{ x, y \} \cup {z}[/math]. По определению частоты [math]f[/math] в алфавите [math]C'[/math] совпадают с частотами в алфавите [math]C[/math], за исключением частоты [math]f[z] = f[x] + f[y][/math]. Пусть [math]T'[/math] — произвольное дерево, представляющее оптимальный префиксный код для алфавита [math]C'[/math] Тогда дерево [math]T[/math], полученное из дерева [math]T'[/math] путем замены листа [math]z[/math] внутренним узлом с дочерними элементами [math]x[/math] и [math]y[/math], представляет оптимальный префиксный код для алфавита [math]C[/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]

Сначала покажем, что стоимость [math]B(T)[/math] дерева [math]T[/math] может быть выражена через стоимость [math]B(T')[/math] дерева [math]T'[/math]. Для каждого символа [math]c \in C \backslash \{x, y \}[/math] верно [math]d_T(C) = d_{T'}[/math], значит, [math]f[c]d_T(c) = f[c]d_{T'}(c)[/math]. Так как [math]d_T(x) = d_T(y) = d_{T'} (z) + 1[/math], то

[math]f[x]d_T(x) + f[y]d_T(y) = (f[x] + f[y])(d_{T'}(z) + 1) = f[z]d_{T'}(z) + (f[x] + f[y])[/math]

из чего следует, что

[math] B(T) = B(T') + f[x] + f[y] [/math]

или

[math] B(T') = B(T) - f[x] - f[y] [/math]

Докажем лемму от противного. Предположим, что дерево [math]T[/math] не представляет оптимальный префиксный код для алфавита [math]C[/math]. Тогда существует дерево [math]T''[/math] такое, что [math]B(T'') \lt B(T)[/math]. Согласно лемме (1), элементы [math]x[/math] и [math]y[/math] можно считать дочерними элементами одного узла. Пусть дерево [math]T'''[/math] получено из дерева [math]T''[/math] заменой элементов [math]x[/math] и [math]y[/math] листом [math]z[/math] с частотой [math]f[z] = f[x] + f[y][/math]. Тогда

[math]B(T''') = B(T'') - f[x] - f[y] \lt B(T) - f[x] - f[y] = B(T')[/math],

что противоречит предположению о том, что дерево [math]T'[/math] представляет оптимальный префиксный код для алфавита [math]C'[/math]. Значит, наше предположение о том, что дерево [math]T[/math] не представляет оптимальный префиксный код для алфавита [math]C[/math], неверно, что и доказывает лемму.
[math]\triangleleft[/math]
Теорема:
Алгоритм Хаффмана дает оптимальный префиксный код.
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
Справедливость теоремы непосредственно следует из лемм (1) и (2)
[math]\triangleleft[/math]

См. также

Источники информации