基于频率，如果字母排序列表 - 霍夫曼算法

Question

我不知道如何排序的字母列表及其升序即{'z':1, 'g':3, 'a':5, and so on}频率

我试图重新Huffman算法，无损压缩算法，在Python。 txt是文本字符串，这是已经分手了这么每个字母，包括空格，是一个单独的索引。我一直在使用Counter(txt)，其中发现每个字母有多少次出现在txt并创建一个字典尝试。但这个订单最高频率到最低频率的字典，我需要它是反之亦然，所以它遵循霍夫曼算法的步骤。然后我尝试添加

for key, value in sorted(freq.iteritems(), key=lambda(k,v): (v,k)):
    print("%s: %s" % (key, value))

然而，这将创建一个语法错误，我不知道这是做的最好的方式。

这里是我的代码：

from collections import Counter
def huffman(file):
    txt = list(map(lambda c2: c2, file)) # Places each individual char into array.
    freq=Counter(txt) #Counts numb of times a letter appears.
    print(freq)
    for key, value in sorted(freq.iteritems(), key=lambda(k,v): (v,k)):
        print("%s: %s" % (key, value))

我只是需要freq字典是为了从最常见最普通的，这样它遵循霍夫曼的算法的步骤。因此，而不是{'a':5, 'g':3, 'z':1}是{'z':1, 'g':3, 'a':5}

Answer 1

在Python版本3.6或以下，使用：

from collections import OrderedDict
freq = OrderedDict(sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1]))

从Python版本3.7开始，您可以使用此： freq = dict(sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1]))

从3.7版本及以上dictonary Dictonary开始被默认排序。每个元组的拳头元素是字母和第二元件是它的频率。所以，在排序的功能，我们使用的每个元素的频率为重点，以增加序进行排序。

Answer 2

如果你真的想要一个有序字典背你必须通过一对夫妇箍跳:)

你会想那种字典首批获得一个平坦的列表：

import operator
a = {'a':5, 'g':3, 'z':1}
sorted_list = sorted(a.items(), key=operator.itemgetter(1))

然后，你会传递到OrderedDict：

from collections import OrderedDict
ordered_dict = OrderedDict(sorted_list)

ordered_dict：

OrderedDict([('z', 1), ('g', 3), ('a', 5)])

然后，你可以索引这样：

ordered_dict['z']

输出：

1