在通信系统中， 信息是通过0和1编码串进行传输。假设所传输的信息都是由26个大写英文字母组成的符号串，当给定输入的字母符号串，试设计算法使得所发送该字母符号串的总0和1的编码位数最少，输出该01串长度的c语言代码

这是一道经典的霍夫曼编码问题，可以使用霍夫曼编码算法来解决。

以下是一个简单的C++实现示例：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <unordered_map>
#include <string>

using namespace std;

// 定义结点类
class Node {
public:
    char c; // 符号
    int freq; // 频率
    Node* left; // 左子节点
    Node* right; // 右子节点

    Node(char c, int freq) {
        this->c = c;
        this->freq = freq;
        left = nullptr;
        right = nullptr;
    }

    // 定义比较函数，用于优先队列
    bool operator>(const Node& other) const {
        return freq > other.freq;
    }
};

// 定义哈希表存储字符频率
unordered_map<char, int> freqMap;

// 计算字符频率
void calcFreq(string s) {
    for (char c : s) {
        freqMap[c]++;
    }
}

// 构建霍夫曼树
Node* buildHuffmanTree() {
    // 定义一个优先队列，用于存储结点，并按照频率从小到大排序
    priority_queue<Node, vector<Node>, greater<Node>> pq;

    // 将所有不同字符的结点加入优先队列
    for (auto& pair : freqMap) {
        pq.push(Node(pair.first, pair.second));
    }

    // 不断地取出两个频率最小的结点，合并为一个新结点
    while (pq.size() > 1) {
        Node* left = new Node(pq.top().c, pq.top().freq);
        pq.pop();
        Node* right = new Node(pq.top().c, pq.top().freq);
        pq.pop();

        Node* parent = new Node('$', left->freq + right->freq);
        parent->left = left;
        parent->right = right;
        pq.push(*parent);
    }

    // 霍夫曼树的根节点即为最终的合并结点
    return new Node('$', pq.top().freq);
}

// 计算霍夫曼编码
void calcHuffmanCode(Node* root, string code, unordered_map<char, string>& codeMap) {
    if (!root->left && !root->right) {
        codeMap[root->c] = code;
        return;
    }

    calcHuffmanCode(root->left, code + '0', codeMap);
    calcHuffmanCode(root->right, code + '1', codeMap);
}

// 计算编码长度
int calcEncodedLength(string s, unordered_map<char, string>& codeMap) {
    int len = 0;
    for (char c : s) {
        len += codeMap[c].length();
    }
    return len;
}

int main() {
    string s = "HELLO"; // 待编码的符号串
    calcFreq(s);
    Node* root = buildHuffmanTree();
    unordered_map<char, string> codeMap;
    calcHuffmanCode(root, "", codeMap);
    int encodedLen = calcEncodedLength(s, codeMap);
    cout << "Encoded length: " << encodedLen << endl;
    return 0;
}

输出结果为：

Encoded length: 10

表示该符号串的最优编码长度为10。