请展开上述代码其中的哈夫曼编码和解码部分

哈夫曼编码是一种基于贪心算法的压缩算法，它通过统计字符出现频率来构建最优二叉树，然后将每个字符映射到对应的二叉树路径上，从而实现对文本的高效压缩。哈夫曼解码算法则是将压缩后的二进制文件解码成原始文本的过程。

下面是一个简单的哈夫曼编码和解码的实现：

import heapq
from collections import defaultdict

# 哈夫曼树结点类
class Node:
    def __init__(self, char=None, freq=0, left=None, right=None):
        self.char = char
        self.freq = freq
        self.left = left
        self.right = right
    
    # 定义结点之间的比较规则
    def __lt__(self, other):
        return self.freq < other.freq

# 构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(text):
    # 统计字符频率
    freq_dict = defaultdict(int)
    for char in text:
        freq_dict[char] += 1
    
    # 将每个字符作为叶子结点构建哈夫曼树
    heap = []
    for char, freq in freq_dict.items():
        heapq.heappush(heap, Node(char=char, freq=freq))
    
    # 构建哈夫曼树
    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        parent = Node(freq=left.freq+right.freq, left=left, right=right)
        heapq.heappush(heap, parent)
    
    return heap[0]

# 构建哈夫曼编码表
def build_huffman_table(tree):
    table = {}
    
    def dfs(node, path):
        if node.char:
            table[node.char] = path
        else:
            dfs(node.left, path+'0')
            dfs(node.right, path+'1')
    
    dfs(tree, '')
    return table

# 哈夫曼编码
def huffman_encode(text):
    tree = build_huffman_tree(text)
    table = build_huffman_table(tree)
    encoded = ''.join(table[char] for char in text)
    return encoded, table

# 哈夫曼解码
def huffman_decode(encoded, table):
    decoded = ''
    i = 0
    while i < len(encoded):
        node = tree
        while not node.char:
            if encoded[i] == '0':
                node = node.left
            else:
                node = node.right
            i += 1
        decoded += node.char
    return decoded

在上述代码中，我们首先定义了一个 `Node` 类来表示哈夫曼树的结点，其中包含了字符、频率以及左右子结点。该类还实现了 `__lt__` 方法，以便可以使用 `heapq` 模块来维护结点的优先级队列。

接下来，我们定义了一个 `build_huffman_tree` 函数来构建哈夫曼树。该函数首先统计了文本中每个字符的出现频率，然后将每个字符作为叶子结点插入到一个最小堆中。接着，我们不断弹出堆中最小的两个结点，将它们合并成一个父结点，最终得到了一棵哈夫曼树。

然后，我们定义了一个 `build_huffman_table` 函数来生成哈夫曼编码表。该函数使用深度优先搜索遍历哈夫曼树，记录每个字符对应的编码路径。

最后，我们实现了 `huffman_encode` 和 `huffman_decode` 两个函数。`huffman_encode` 函数使用哈夫曼编码表将文本编码成二进制字符串，`huffman_decode` 函数则使用哈夫曼树将二进制字符串解码成原始文本。