给定一段文字，如果我们统计出字母出现的频率，是可以根据哈夫曼算法给出一套编码，使得用此编码压缩原文可以得到最短的编码总长。然而哈夫曼编码并不是唯一的。例如对字符串"aaaxuaxz"，容易得到字母 'a'、'x'、'u'、'z' 的出现频率对应为 4、2、1、1。我们可以设计编码 {'a'=0, 'x'=10, 'u'=110, 'z'=111}，也可以用另一套 {'a'=1, 'x'=01, 'u'=001, 'z'=000}，还可以用 {'a'=0, 'x'=11, 'u'=100, 'z'=101}，三套编码都可以把原文压缩到 14 个字节。但是 {'a'=0, 'x'=01, 'u'=011, 'z'=001} 就不是哈夫曼编码，因为用这套编码压缩得到 00001011001001 后，解码的结果不唯一，"aaaxuaxz" 和 "aazuaxax" 都可以对应解码的结果。本题就请你判断任一套编码是否哈夫曼编码。
输入格式：
首先第一行给出一个正整数 N（2≤N≤63），随后第二行给出 N 个不重复的字符及其出现频率，格式如下：
c[1] f[1] c[2] f[2] ... c[N] f[N]
其中c[i]是集合{'0' - '9', 'a' - 'z', 'A' - 'Z', '_'}中的字符；f[i]是c[i]的出现频率，为不超过 1000 的整数。再下一行给出一个正整数 M（≤1000），随后是 M 套待检的编码。每套编码占 N 行，格式为：
c[i] code[i]
其中c[i]是第i个字符；code[i]是不超过63个'0'和'1'的非空字符串。
输出格式：
对每套待检编码，如果是正确的哈夫曼编码，就在一行中输出"Yes"，否则输出"No"。
注意：最优编码并不一定通过哈夫曼算法得到。任何能压缩到最优长度的前缀编码都应被判为正确。
输入样例：
7
A 1 B 1 C 1 D 3 E 3 F 6 G 6
4
A 00000
B 00001
C 0001
D 001
E 01
F 10
G 11
A 01010
B 01011
C 0100
D 011
E 10
F 11
G 00
A 000
B 001
C 010
D 011
E 100
F 101
G 110
A 00000
B 00001
C 0001
D 001
E 00
F 10
G 11
结尾无空行
输出样例：
Yes
Yes
No
No
结尾无空行
代码：
#include <iostream>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
int ans = 0;
bool Check(int* a, string* s, int n)
{
int len = 0;
int c;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
for (int j = i + 1; j < n; j++)
{
c = min(s[i].length(), s[j].length());
if (s[i].substr(0, c) == s[j].substr(0, c))
{
return false;
}
}
len += a[i] * s[i].length();
}
if (len != ans)
return false;
return true;
}
int main()
{
priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > queue;
string s1[1001], s2, code[1001];
int n, n2, a[1001], t = 0;
cin >> n;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
cin >> s1[i];
cin >> a[i];
queue.push(a[i]);
}
while (queue.size() > 1)
{
t = 0;
t += queue.top();
queue.pop();
t += queue.top();
queue.pop();
ans += t;
queue.push(t);
}
cin >> n2;
for (int i = 0; i < n2; i++)
{
for (int j = 0; j < n; j++)
{
cin >> s2;
cin >> code[j];
}
if (Check(a, code, n) == true)
cout << "Yes" << endl;
else
cout << "No" << endl;
}
return 0;
}
