融合情境式教学的数据结构与算法课程探索与实践——以哈夫曼树与哈夫曼编码为例

数据结构与算法是计算机科学与工程领域的核心课程,但因课程内容的抽象性和复杂性,学生在学习过程中存在理解困难和兴趣流失问题,导致其难以有效地达成计算机人才培养目标。文章通过分析情境式教学的理论基础及当前教学现状,研究围绕哈夫曼树这样一个知识点构建与现实世界紧密相关的学习情境,设计基于情境的教学实施方案,并在实际教学中应用和评估效果。研究发现,情境式教学既能提高理论与实践的结合度,激发学生的学习动机与学习兴趣,又能增强学生的国家观念和历史使命感。

一种新的三叉哈夫曼树生成算法

文中在实现哈夫曼编码的二叉哈夫曼树以及已有的三叉哈夫曼树生成算法的基础上,提出了一种新的三叉哈夫曼树生成算法,通过比较带权路经长度证明了本算法的优越性。

限高广义哈夫曼树及其在汉字编码中的应用(英文)

提出了限高广义哈夫曼树的概念 ,证明了有关的定理和结论 ,构造了限高广义哈夫曼树的算法 。

用C语言实现三叉哈夫曼树

本文通过叙述哈夫曼编码在通讯、网络、数据压缩、图像处理中的应用及实现哈夫曼编码的二叉哈夫曼树的生成算法,论述引入三叉哈夫曼树的优点及实现三叉哈夫曼树的算法,给出生成三叉哈夫曼树的C源程序。

基于哈夫曼树的雷电数据采样算法

对具有非平衡特征的海量雷电气象数据集,采用基于欧式距离的样本欠采样算法时效率较低。为解决该问题,提出一种基于哈夫曼树的雷电数据采样算法。使用哈夫曼树构建方法估算雷电样本的簇中心及簇内样本个数,利用得到的结果并结合欧式距离的样本欠采样算法进行非雷电样本采样。对27 552条真实数据做采样实验,结果表明,该算法的采样时间约为16 min,不仅能降低数据量,而且能提高算法的时间性能。

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法,该方法首先将1个多分类问题分解为多个2分类问题,针对每个2分类问题使用支持向量机2分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较.实验结果表明:新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越.

广义哈夫曼树及其在汉字编码中的应用(英文)

提出了广义哈夫曼树的概念 ,证明了有关的定理和结论 ,构造了广义哈夫曼树的算法 ,最后在汉字编码方面进行了应用 .

一个利用小顶堆构造哈夫曼树的C++算法

在研究了现有的一些算法的基础上,提出了一种新的构造哈夫曼树的C++算法。巧妙地运用了小顶堆的特点,以哈夫曼树的结点权值和结点指针组成的结构为小顶堆的数据元素,最初在小顶堆存放由叶子结点构成的若干个哈夫曼树的根结点的地址指针和作为关键值的权值,然后不断从小顶堆中取出一对权值最小的哈夫曼树的根结点指针,构造出这两个结点的双亲结点,并将双亲结点信息插入到小顶堆中。这种取出和插入的操作循环往复,直到构造出一棵独立的哈夫曼树为止。这一算法构思巧妙,简洁明快,具有很好的实际应用价值。

哈夫曼树及其应用

哈夫曼树是最优的二叉树,在所有带权结点所构成的二叉树中哈夫曼树的带权路径长度WPL是最小的,因为这个特点可以将其应用到很多领域中。

“哈夫曼树”课件的教学设计探讨

本文在一定的教学理论指导下对《哈夫曼树》一节课的教学目标、学习者特征、学习内容及教学策略进行了分析,整理出课件的教学设计方案,以期让学生更好的掌握哈夫曼树一课的内容并为后续的教学安排提供依据。

哈夫曼树在多重判定程序中的运用

本文首先介绍了哈夫曼算法及多重判定结构程序设计原理,并以教务管理系统为例讨论了在多重判定程序设计中,如何运用哈夫曼算法优化程序设计。实例运行结果表明,利用哈夫曼算法可以写出优质的多重判定程序,提高程序的执行效率。

哈夫曼树的构造及其在信息编码中的应用

哈夫曼树就是最优二叉查找树,对于带权的二叉树的查找,权值最大的离根结点最近,按照这一思路,带权结点所构成的所有二叉树中带权路径长度WPL最小的二叉树,将其应用于计算机通信中数据编码技术可大大缩短电文代码的长度。

一种基于哈夫曼树的最大频繁序列挖掘算法

最大频繁序列挖掘是数据挖掘的重要内容之一.在深入分析频繁序列特点以及已有序列挖掘算法的基础上,提出一种新的最大序列挖掘算法Huffman-MaxSeq.与传统的"候选最大频繁序列集生成——测试"思路不同,该算法采用"边生成候选序列边测试"的思想,从而有效地减少了候选序列的生成.该算法基于构造哈夫曼树(最优树)的方法,对每个序列赋予权值,按权值的大小选取序列,连接生成新的候选频繁序列,再产生最大频繁序列.

哈夫曼树算法的改进

目前,在通信过程中哈夫曼编码是一种高效的编译码之一。而构造哈夫曼编码的前提是建立哈夫曼树,并且哈夫曼树还应用于最佳判定树。哈夫曼树的算法在实际应用中是非常广泛的。该文探讨了哈夫曼树的算法,并且对它进行了改进,从而提高该算法的时间复杂度。

浅谈哈夫曼树及其应用

从哈夫曼树定义及算法出发,介绍了如何构造哈夫曼树,重点对哈夫曼树三种应用进行了详细讨论。

对哈夫曼树唯一性的探讨

在我们的日常教学中,我们经常会对哈夫曼树的建立给出不同答案,那么是否有唯一标准答案?通过相关程序流程及代码实验,分析了导致认为创建哈夫曼树不唯一的原因,说明了在一种既定的算法下,我们是可以达到哈夫曼树建立的唯一性的.

哈夫曼树在汉字压缩中的应用

提出了一种利用哈夫曼树实现汉字点阵字形的压缩存储的方案。该方案可以有效减少当前汉字系统用于 存储汉字字形的存储量需求。

哈夫曼树在排序算法中的案例教学研究

本文对于哈夫曼树的应用进行拓展,提出一种基于哈夫曼树的内部排序算法。通过一个综合应用哈夫曼树、栈和队列的教学案例,一方面,加深学生对几种重要数据结构在算法设计中作用的认识,另一方面,鼓励学生敢于创新,引导学生从知识中体会和掌握算法设计的思维方式和技巧,从而培养学生创造性思维能力及解决实际问题的能力。

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

基于支持向量机和决策树的多分类方法存在错误累积问题,累积的错误往往使分类准确率下降,分类效果变差.在仔细分析了其产生错误累积原因的基础上,提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法.该方法首先将一个多分类问题分解为多个二分类问题,针对每个二分类问题使用支持向量机二分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较.实验结果表明,新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越.

哈夫曼树带权路径长度简便算法

哈夫曼树又称最优二叉树,用求各分支节点和的方法计算哈夫曼树带权路径长度是一种简便方法。