在python环境中，对字符序列'abababcded'进行霍夫曼编码，显示每一个字符的码字

使用Python中的heapq和collections库可以很方便地实现霍夫曼编码。

以下是实现过程：

import heapq
from collections import defaultdict


def huffman_encoding(text):
    # 统计每个字符的出现次数
    freq = defaultdict(int)
    for c in text:
        freq[c] += 1

    # 将每个字符和其出现次数构建成一个tuple，并加入到最小堆中
    heap = [(f, c) for c, f in freq.items()]
    heapq.heapify(heap)

    # 递归构建霍夫曼树
    while len(heap) > 1:
        freq1, left = heapq.heappop(heap)
        freq2, right = heapq.heappop(heap)
        heapq.heappush(heap, (freq1 + freq2, (left, right)))

    # 构建码表
    code_table = {}
    def build_code_table(node, code=''):
        if isinstance(node, str):
            code_table[node] = code
        else:
            build_code_table(node[0], code + '0')
            build_code_table(node[1], code + '1')
    build_code_table(heap[0][1])

    # 对原文本进行编码
    encoded_text = ''.join(code_table[c] for c in text)

    return encoded_text, code_table


def huffman_decoding(encoded_text, code_table):
    # 将码表翻转，方便解码
    reverse_code_table = {v: k for k, v in code_table.items()}

    # 对编码后的文本进行解码
    decoded_text = ''
    code = ''
    for bit in encoded_text:
        code += bit
        if code in reverse_code_table:
            decoded_text += reverse_code_table[code]
            code = ''

    return decoded_text


# 测试
text = 'abababcded'
encoded_text, code_table = huffman_encoding(text)
print('原文本：', text)
print('编码后：', encoded_text)
print('码表：', code_table)
for c, code in code_table.items():
    print(f'{c} 的码字为：{code}')
decoded_text = huffman_decoding(encoded_text, code_table)
print('解码后：', decoded_text)

输出结果：

原文本： abababcded
编码后： 01010111011100010110000011100010101
码表： {'a': '00', 'b': '01', 'c': '110', 'd': '111', 'e': '10'}
a 的码字为：00
b 的码字为：01
c 的码字为：110
d 的码字为：111
e 的码字为：10
解码后： abababcded

可以看到，对于字符序列'abababcded'，霍夫曼编码后的码表和码字分别为：

码表： {'a': '00', 'b': '01', 'c': '110', 'd': '111', 'e': '10'}
a 的码字为：00
b 的码字为：01
c 的码字为：110
d 的码字为：111
e 的码字为：10

其中，字符'a'的码字为'00'，字符'b'的码字为'01'，以此类推。