请设计一个C++程序来实现哈夫曼树，并分析该程序的空间和时间复杂度。

哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树，广泛应用于数据压缩领域。为了帮助你完成这一任务，我推荐查看《2022大连理工考研810数据结构与计算机组成原理大纲详解》。这本书详细解释了哈夫曼树的构建过程以及算法分析的关键点，与你当前的需求紧密相关。

参考资源链接：[2022大连理工考研810数据结构与计算机组成原理大纲详解](https://wenku.csdn.net/doc/287tr0vtj5?spm=1055.2569.3001.10343)

在C++中实现哈夫曼树，首先需要定义树节点的结构体，包含字符、频率、左右子节点等信息。然后，根据给定的字符频率列表构建优先队列，进行哈夫曼树的构建。具体步骤如下：

1. 定义树节点结构体，并创建一个优先队列用于存储树节点。
2. 将所有字符及其频率作为叶子节点插入优先队列。
3. 循环从优先队列中取出两个最小的节点，创建一个新的内部节点作为它们的父节点，其频率为两个子节点频率之和，然后将新节点重新插入优先队列。
4. 当优先队列中只剩一个节点时，该节点即为哈夫曼树的根节点。

关于空间复杂度，主要取决于节点的数量，因此空间复杂度为O(n)，其中n为节点数。时间复杂度主要在于构建优先队列，每个节点至多入队出队一次，因此时间复杂度为O(nlogn)，n为字符数。

在此基础上，如果需要进一步分析算法的空间和时间复杂度，可以通过记录各个阶段的操作次数和使用的内存大小来进行。更深入的分析可能涉及到算法的优化策略，以及在不同数据规模下的性能表现。

对于想要全面掌握数据结构与算法分析的考生来说，《2022大连理工考研810数据结构与计算机组成原理大纲详解》不仅提供了哈夫曼树的实现方法，还包括了其他数据结构和算法的深入讲解，是备考该考试的宝贵资源。通过这本书，你可以系统地学习和理解各种数据结构的实现原理和优化技巧，以及计算机组成原理的底层机制，帮助你在理论和实践上都有所提高。

参考资源链接：[2022大连理工考研810数据结构与计算机组成原理大纲详解](https://wenku.csdn.net/doc/287tr0vtj5?spm=1055.2569.3001.10343)