p=c(0.4,0.2,0.2,0.1,0.1)###輸入形如c(0.4,0.2,0.2,0.1,0.1)的概率向量，即每個待編碼消息的發(fā)生概率
p1=p###將概率向量另存，最后計算編碼效率要用
mazijuzhen=matrix(,nrow=length(p),ncol=length(p)-1)###碼字矩陣：第i行對應(yīng)向量p的第i個分量所對應(yīng)的那個待編碼消息的編碼后的碼字
group=matrix(c(1:length(p),rep(NA,length(p)*(length(p)-1))),nrow=length(p),ncol=length(p))###初始分組：每一行代表一組，每個行向量的所有分量代表此組的所有元素，初始時，有多少個待編碼消息就分多少個組，每組只有一個待編碼消息，以整數(shù)i代表向量p的第i個分量所對應(yīng)的那個待編碼消息
i=1###開始編碼
for(i in 1:(length(p)-1))
{
 orderp=order(p,decreasing = FALSE)###orderp的分量依次是：p的最小分量的下標(biāo)，p的第二小分量的下標(biāo)。。。
 mazijuzhen[group[orderp[1],],i]=0###給概率最小的兩個消息組編上0和1
 mazijuzhen[group[orderp[2],],i]=1
 group[min(c(orderp[1],orderp[2])),]=c(na.omit(group[min(c(orderp[1],orderp[2])),]),na.omit(group[max(c(orderp[1],orderp[2])),]),rep(NA,length(p)-length(c(na.omit(group[min(c(orderp[1],orderp[2])),]),na.omit(group[max(c(orderp[1],orderp[2])),])))))###把此次迭代的兩個消息組中組編號較大的分到組編號較小的組里去。
 group[max(c(orderp[1],orderp[2])),]=NA###刪除組編號較大的組
 p[min(c(orderp[1],orderp[2]))]=p[orderp[1]]+p[orderp[2]]###計算本次迭代得到的新的消息組的發(fā)生概率
 p[max(c(orderp[1],orderp[2]))]=NA###由于組編號較大的組被刪除，所以相應(yīng)刪除它所對應(yīng)的概率
 print("當(dāng)前迭代次數(shù)")###本次迭代的結(jié)果總結(jié)
 print(i)
 print("概率向量")
 print(p)
 print("分組矩陣")
 print(group)
 print("碼字矩陣")
 print(mazijuzhen)
}
i=1###由霍夫曼編碼的特性，將所有編碼倒轉(zhuǎn)得到最終編碼
for (i in 1:length(p)) 
{
 mazijuzhen[i,]=rev(mazijuzhen[i,]) 
}
i=1###構(gòu)建碼長向量
machang=c()
for (i in 1:length(p))
{
 
 machang=c(machang,length(na.omit(mazijuzhen[i,])))
}
xiaolv=-p1%*%log(p1,2)/mean(machang)###計算編碼效率
print("最終的碼字矩陣和編碼效率")
mazijuzhen
xiaolv