假设用于通信的电文由字行集1,b.c.d.e：E2.h,m.口)中的字母构成，其中前8个字好(a,b,c.d.e,f.g,h)在电文中出现的概率分则为{0.07,0.11,0.001,0.02. 0. 005，0.01, 0. 14， 0.26}，字母{m}在电文中出现的概率为考生学号最后三位数除以 1000 所得，比如某考生学号为：20101112，则以112/1000=0.112， 那么字母{m}出现的概率为 0. 112。已知十个字母出现的概率之和为 1。 1、根据《数据结构与算法》该门课程所学数据存储相关知识，通过用 VC 语言编程验证上述设计出的哈夫曼编码。

以下是用 VC 语言编写的验证哈夫曼编码的代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_CHARACTERS 10
#define MAX_CODE_LENGTH 10

// 定义哈夫曼树的节点结构体
typedef struct node {
    char character;  // 字符
    int weight;      // 权重
    struct node *left_child;   // 左子节点
    struct node *right_child;  // 右子节点
} Node;

// 定义哈夫曼编码的结构体
typedef struct code {
    char character;  // 字符
    char bits[MAX_CODE_LENGTH + 1];  // 编码
} Code;

// 构建哈夫曼树
Node *build_huffman_tree(char characters[], double weights[]) {
    // 先将所有字符和权重都存入节点数组中
    int n = MAX_CHARACTERS;
    Node *nodes = (Node *) malloc(n * sizeof(Node));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        nodes[i].character = characters[i];
        nodes[i].weight = (int) (weights[i] * 1000);
        nodes[i].left_child = NULL;
        nodes[i].right_child = NULL;
    }

    // 依次取出两个权重最小的节点，合并成一个新节点，并将新节点放回数组中
    for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
        int min1 = -1, min2 = -1;
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            if (nodes[j].weight > 0 && (min1 == -1 || nodes[j].weight < nodes[min1].weight)) {
                min2 = min1;
                min1 = j;
            } else if (nodes[j].weight > 0 && (min2 == -1 || nodes[j].weight < nodes[min2].weight)) {
                min2 = j;
            }
        }
        nodes[min1].weight += nodes[min2].weight;
        nodes[min2].weight = 0;
        Node *new_node = (Node *) malloc(sizeof(Node));
        new_node->character = '\0';
        new_node->weight = nodes[min1].weight;
        new_node->left_child = &nodes[min1];
        new_node->right_child = &nodes[min2];
        nodes[min1] = *new_node;
        free(new_node);
    }

    // 返回根节点
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (nodes[i].weight > 0) {
            return &nodes[i];
        }
    }
    return NULL;
}

// 递归地生成哈夫曼编码
void generate_huffman_codes(Node *node, char bits[], int length, Code codes[]) {
    if (node->left_child == NULL && node->right_child == NULL) {
        // 已经到达叶子节点，将编码存入数组中
        Code new_code;
        new_code.character = node->character;
        strcpy(new_code.bits, bits);
        codes[node->character - 'a'] = new_code;
    } else {
        // 继续递归生成编码
        bits[length] = '0';
        generate_huffman_codes(node->left_child, bits, length + 1, codes);
        bits[length] = '1';
        generate_huffman_codes(node->right_child, bits, length + 1, codes);
    }
}

int main() {
    // 定义字符集和权重
    char characters[MAX_CHARACTERS + 1] = "abcdefghm";
    double weights[MAX_CHARACTERS] = {0.07, 0.11, 0.001, 0.02, 0.005, 0.01, 0.14, 0.26};
    // 计算字母 m 的出现概率
    int student_id = 20101112;
    double m_weight = (student_id % 1000) / 1000.0;
    weights[MAX_CHARACTERS - 1] = m_weight;
    // 构建哈夫曼树
    Node *root = build_huffman_tree(characters, weights);
    // 生成哈夫曼编码
    Code codes[MAX_CHARACTERS];
    char bits[MAX_CODE_LENGTH + 1] = "";
    generate_huffman_codes(root, bits, 0, codes);
    // 输出哈夫曼编码
    for (int i = 0; i < MAX_CHARACTERS; i++) {
        printf("%c: %s\n", codes[i].character, codes[i].bits);
    }
    return 0;
}

该程序首先定义了字符集和权重，然后根据题目所给的信息计算出字母 m 的出现概率，并将其作为权重数组的最后一个元素。接着，调用 `build_huffman_tree` 函数构建哈夫曼树，再调用 `generate_huffman_codes` 函数递归地生成哈夫曼编码。最后，输出每个字符的哈夫曼编码。

需要注意的是，由于题目要求输出的是 VC 语言程序，因此上述代码可能无法直接在其他编程语言中运行。但是，哈夫曼树和哈夫曼编码的实现思路是通用的，可以参考上述代码写出对应其他语言的程序。