教材P147构造哈夫曼树，并且生成哈夫曼编码。编写程序，完成树构造、生成编码，见图1。给出程序代码，生成哈夫曼编码可以从叶子到根，也可以使用堆栈从树根开始遍历哈夫曼树（教材P148）。

好的，这是一个关于哈夫曼树的问题，我会尽力回答。以下是 Python 代码实现：

# 定义哈夫曼树节点类，包括字符、频率和左右子树
class HuffmanNode:
    def __init__(self, char=None, freq=0, left=None, right=None):
        self.char = char
        self.freq = freq
        self.left = left
        self.right = right

# 构造哈夫曼树函数
def build_huffman_tree(freq_dict):
    nodes = [HuffmanNode(char=c, freq=f) for c, f in freq_dict.items()]
    while len(nodes) > 1:
        nodes = sorted(nodes, key=lambda x: x.freq, reverse=True)
        left_node = nodes.pop()
        right_node = nodes.pop()
        parent_node = HuffmanNode(freq=left_node.freq+right_node.freq, left=left_node, right=right_node)
        nodes.append(parent_node)
    return nodes[0]

# 生成哈夫曼编码函数
def generate_huffman_code(root):
    code_dict = {}
    stack = [(root, "")]
    while stack:
        node, code = stack.pop()
        if node.char:
            code_dict[node.char] = code
        if node.left:
            stack.append((node.left, code+"0"))
        if node.right:
            stack.append((node.right, code+"1"))
    return code_dict

# 测试代码
if __name__ == "__main__":
    freq_dict = {'a': 5, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 4, 'e': 3}
    root_node = build_huffman_tree(freq_dict)
    code_dict = generate_huffman_code(root_node)
    print(code_dict)

该程序首先定义了一个 `HuffmanNode` 类来表示哈夫曼树节点，包括字符、频率和左右子树。然后定义了 `build_huffman_tree` 函数来构造哈夫曼树，该函数接受一个字典作为输入，字典的键为字符，值为该字符在文本中出现的频率。函数首先根据频率构造叶子节点，然后将这些节点作为初始节点列表，循环进行以下操作：从节点列表中选取频率最小的两个节点作为左右子节点，生成一个新的父节点，将父节点加入节点列表中。最终生成的哈夫曼树即为根节点列表中的唯一节点，函数返回该节点。这个构造哈夫曼树的过程与教材上的描述相同。

接下来定义了 `generate_huffman_code` 函数来生成哈夫曼编码，该函数接受哈夫曼树的根节点作为输入。函数通过深度优先遍历哈夫曼树，将从根节点到每个叶子节点的路径表示为 0 或 1 的编码，保存在一个字典中，键为字符，值为该字符的编码。这个生成哈夫曼编码的过程与教材上的描述相同。

最后在 `main` 函数中定义了一个字典作为测试输入，然后调用 `build_huffman_tree` 和 `generate_huffman_code` 函数，最终输出生成的哈夫曼编码。