本文主要是介绍python、tkinter、pygraphviz实现哈夫曼编码可视化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
要求:
输入:
输出:
大概思路:
①根据weight排序,搞树的结点类,然后初始化一个个结点的weight和index。
②把一个个初始化好的结点放到一个列表里面,然后把这个列表传到TransFromHuffTree函数,把结点之间的父子关系指定一下(合成一个,pop两个,直到列表剩下一个结点,就是哈夫曼树的根结点)
③初始化一个dot对象,用于后面画图
④从刚刚算出的根结点触发,递归先序遍历每个结点,用dot.add_node函数放到dot里面。
然后从下往上用
dot.add_edge(bt.index, bt.lchild.index, label="0", color="green", fontcolor="red")
递归地把结点父子之间连起线
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完整代码:
# coding=utf-8
from PIL import Image, ImageTk
import pygraphviz as pgv
import tkinter as tk
import tkinter.messageboxIndex = 0# 二叉树
class BTree_Node:# 再来个x和y坐标,在确定孩子的时候同时给定位,x左孩子=x父-50,,之类的。然后后canvas根据横纵坐标连线,但是可能会出现重叠,没办法自适应宽度# 根据每一层的节点数量确定坐标的变化量吗?lchild = Nonerchild = Nonecode = ''weight = 0index = 0def __init__(self, weight, index):self.weight = weightself.index = indexreturndef getchild(self, lc, rc):self.lchild = lcself.rchild = rcreturn# 其中bt是哈夫曼树的根结点,dot = pgv.AGraph(directed=False, strict=True)
def node_edge(bt, dot, sig="", parent_code=""):if bt is None:return# 传入根节点的索引、权值,下面递归把所有点都加进去if bt.lchild is None:if sig == 'l':bt.code = parent_code + '0'elif sig == 'r':bt.code = parent_code + '1'dot.add_node(bt.index, label=str(bt.weight), xlabel=bt.code, color='green', style='filled')else: # 添加分支节点if sig == 'l':bt.code = parent_code + '0'elif sig == 'r':bt.code = parent_code + '1'dot.add_node(bt.index, label=str(bt.weight), color='grey', style='filled')node_edge(bt.lchild, dot, "l", bt.code) # 递归调用,先把左孩子都dot.add_node进去。再把从头开始的右孩子add进去node_edge(bt.rchild, dot, "r", bt.code)# 得先添加完左右孩子,才能把它和左右孩子连起来。所以把连线部分放在添加点的后面# 添加边,把父亲和左孩子连起来。没有while循环,他是怎么全部连起来的?# 答案:因为这个函数是被递归调用的,所以每个结点都会去跟它的孩子连起来。太秀了666if bt.lchild is not None:dot.add_edge(bt.index, bt.lchild.index, label="0", color="green", fontcolor="red")if bt.rchild is not None:dot.add_edge(bt.index, bt.rchild.index, label="1", color="green", fontcolor="red")returndef Node_InList(hl_weight): # H_N_L=['13', '54', '7', '43']global Indexht = []for x in range(len(hl_weight)):ht.append(BTree_Node(int(hl_weight[x]), Index)) # 往列表里传一个个二叉树结点,初始化权值和索引Index += 1return ht# 对数据进行连接形成二叉树。传入的是装有一个个二叉树结点【对象】的列表H_N_L,每个结点有有权值和编号。想想他是如何处理2 3 4 5这种输入的
def TransFromHuffTree(H_N_L):global Index# while循环出来之后,结点之间的父子关系都指定了,H_N_L中只剩下一个结点,就是最上面那个while len(H_N_L) > 1:H_N_L = sorted(H_N_L, key=lambda x: x.weight) # 按照每个结点的weight排序,从小到大hf = BTree_Node(H_N_L[0].weight + H_N_L[1].weight, Index) # 最小的两个加成一个结点,这个时候的index应该是最大的Index += 1hf.getchild(H_N_L[0], H_N_L[1]) # 指定孩子# 最小的两个结点移出List,合成的那个进去H_N_L.pop(0)H_N_L.pop(0)H_N_L.append(hf)if len(H_N_L) == 0:print("未输入数值")returnreturn H_N_L[0] # 返回哈夫曼树最上面那个结点def resize(w, h, w_box, h_box, pil_image):"""resize a pil_image object so it will fit intoa box of size w_box times h_box, but retain aspect ratio对一个pil_image对象进行缩放,让它在一个矩形框内,还能保持比例"""f1 = 1.0 * w_box / w # 1.0 forces float division in Python2f2 = 1.0 * h_box / hfactor = min([f1, f2])# use best down-sizing filterwidth = int(w * factor)height = int(h * factor)return pil_image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)def show():# 期望图像显示的大小w_box = 500h_box = 600# 以一个PIL图像对象打开pil_image = Image.open("c.png")# 获取图像的原始大小w, h = pil_image.size# 缩放图像让它保持比例,同时限制在一个矩形框范围内pil_image_resized = resize(w, h, w_box, h_box, pil_image)# 把PIL图像对象转变为Tkinter的PhotoImage对象tk_image = ImageTk.PhotoImage(pil_image_resized)# 新建图片Labellabel = tk.Label(root)label.image = tk_imagelabel.configure(image=tk_image)label.place(x=400, y=0)def GetValue():global values, HuffTreelist, v2values = v2.get()values = values.split() # 获取用户输入的数的列表valuesflag = Truefor x in range(len(values)):if not values[x].isnumeric():tkinter.messagebox.showwarning('huffman', '输入有误,请重新输入')flag = Falsebreakif flag:tkinter.messagebox.showwarning('huffman', '输入权值成功')returndef birth():global values, HuffTreelist, v2# 把用户输入的values=['13', '54', '7', '43']传入,返回装有一个个二叉树结点【对象】的列表,每个结点有有权值和编号HuffTreelist = Node_InList(values)HuffTree = TransFromHuffTree(HuffTreelist) # 得到哈夫曼树最上面的那个结点,此时所有结点之间的父子关系都有了dot = pgv.AGraph(directed=False, strict=True) # AGraph是个类,这是创建类的对象,构造函数。 PyGraphviz (几何图形可视化工具)# directed:指定要不要画出有向线;# ranksep:指定连线长度,int类型# landscape="true":变成横向的树node_edge(HuffTree, dot) # 把结点塞到dot里面,并且连线dot.layout('dot') # 还有其他的参数,画出来就不是个二叉树形态dot.draw('c.png')show()if __name__ == "__main__":root = tk.Tk() # 创建窗口root.title("Huffman算法实现最优树")# 画竖线canvas = tk.Canvas(root, height=1000) # 画布的大小还得自定义。。。初始值大概是200canvas.create_line(90, 0, 90, 2000, fill='black')canvas.place(x=290, y=0)root.geometry("900x600") # 第一个是宽,第二个是高# 图片tk_image = ImageTk.PhotoImage(file="tree.png")title_image = tk.Label(root, image=tk_image, width=350, height=240)title_image.place(x=10, y=20)values = ""# 输入部分l1 = tk.Label(root, text='输入总数 :', font=('Times', 13)).place(x=10, y=280)l2 = tk.Label(root, text='输入权值 :', font=('Times', 13)).place(x=10, y=380)v1 = tk.StringVar()v2 = tk.StringVar()e1 = tk.Entry(root, textvariable=v1) # 就是input框 ,输入ne1.grid(row=0, column=1, padx=10, pady=5)e1.place(x=110, y=280)e2 = tk.Entry(root, textvariable=v2) # 就是input框 ,输入权e2.grid(row=1, column=1, padx=10, pady=5)e2.place(x=110, y=380)# 按钮部分b1 = tk.Button(root, text='确认', width=10, command=GetValue)b1.grid(row=2, column=0, sticky=tk.W, padx=10, pady=5)b1.place(x=40, y=450)b2 = tk.Button(root, text='退出', width=10, command=root.quit)b2.grid(row=2, column=1, sticky=tk.E, padx=10, pady=5)b2.place(x=220, y=450)b3 = tk.Button(root, text='生成哈夫曼树', width=10, command=birth)b3.grid(row=2, column=2, sticky=tk.E, padx=10, pady=5)b3.place(x=280, y=330)tk.mainloop() # 让窗口一直保持运行,下面的代码被暂停。当窗口退出后,开始建树、画图root.destroy()
其中pygraphviz的用法,网上资料很少,我用到的有:(xlabel不能改变位置,查了半天资料)
# 添加结点,xlabel是在节点外的标签
dot.add_node(bt.index, label=str(bt.weight), xlabel=bt.code, color='green', style='filled')# 添加边(前两个是e的两个v,label是线上的字)
dot.add_edge(bt.index, bt.lchild.index, label="0", color="green", fontcolor="red")dot = pgv.AGraph(directed=False, strict=True) # AGraph是个类,这是创建类的对象,构造函数。
# directed:指定要不要画出有向线;
# ranksep:指定连线长度,int类型
# landscape="true":变成横向的树dot.layout('dot') # 还有其他的参数,画出来就不是个二叉树形态。dot是竖直向下生长
dot.draw('f:/b.png') # 画图并保存到这个路径
附录(继续学习graphviz):
参考博客:
哈夫曼树(Huffman Tree)的介绍、画法、哈夫曼树的可视化显示(Python代码实现)_宝藏女孩的成长日记-CSDN博客_哈夫曼树只有一种画法吗目录一、概念二、带权路径长度三、树的带权路径长度四、举例五、哈夫曼树画法举例举例理解5.1步骤5.2注意一、概念带权路径长度最短的二叉树,即最优二叉树。二、带权路径长度在一颗树中,叶子结点带有数值,这个数值叫做权值,权值与叶子结点到根节点层数的乘积=带权路径长度三、树的带权路径长度树中所有叶节点的带权路径长度之和四、举例树的带权路径长度计算:31+52=13五、哈夫曼树画法举例举例理解5.1步骤(1)先准备一组数字,以5,7,5,8, 9,2, 3为例(2)对这一组数字进https://blog.csdn.net/hanhanwanghaha/article/details/106439555
graphviz的文档:
User Guide — graphviz 0.19.2.dev0 documentation
style | Graphviz
上文提到的layout参数:Layout Engines | Graphviz
graphviz · PyPI
add_edge和add_node的各种属性:Attributes | Graphviz
还有python直接用graphviz写决策树的:有时间学一下,原版比pygraphviz文档多,才会用【图解机器学习算法】【决策树 DecisionTree】之4 sklearn 代码实现和 graphviz 绘制决策树图_哔哩哔哩_bilibili
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这篇关于python、tkinter、pygraphviz实现哈夫曼编码可视化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!