1. 编写程序对下面的明文进行哈夫曼编码； 要求： （1）首先对以上文字（明文）求得每个字母的使用次数（即权值）； （2）然后对这段文字按字母及权值，构造哈夫曼树； （3）对每个汉字进行编码（即密文）

要对给定的明文进行哈夫曼编码，你需要按照以下步骤操作：

1. **统计频率**:
首先，分析明文中每个字符出现的频率，也就是计算出每个字符作为叶子节点的概率。在这个例子中，假设我们有一个字符串，比如 "Hello, CSDN!"，我们需要统计'H', 'e', 'l', 'o', ',', ' ', 'C', 'S', 'D', 'N'这十个字符各自出现的次数。

2. **构建哈夫曼树**:
使用概率作为权重，将字符及其对应的频率作为键值对，放入优先队列（通常使用二叉堆）。不断从队列中取出两个最小概率的节点合并成一个新的节点，直到只剩下一个节点为止。这个过程中生成的就是一棵带权重的完全二叉树，即哈夫曼树。

3. **编码规则**:
树的根节点代表空节点，叶子节点就是原始字符。从左到右遍历哈夫曼树，如果当前路径向左分支，表示码字加0；向右分支，表示码字加1。这样，每个字符都会对应一个独一无二的编码（也称为霍夫曼码）。

4. **转换为密文**:
将明文中的每个字符替换为其对应的哈夫曼码，得到的结果就是加密后的密文。

对于实际操作，你可以用编程语言如Python来实现，这里提供一个简化的伪代码描述：

def build_huffman_tree(frequencies):
    # ... 创建优先队列并构建哈夫曼树 ...
    return root_node

def huffman_code(tree):
    # ... 递归地获取每个字符的霍夫曼码 ...
    code_dict = {...}
    return code_dict

# 示例：
text = "Hello, CSDN!"
frequencies = count_chars(text)
tree = build_huffman_tree(frequencies)
codes = huffman_code(tree)

encoded_text = ''.join([codes[char] for char in text])