设计c++程序构造哈夫曼树，要求如下：构造哈夫曼树，能演示构造过程，求解出构造哈夫曼树的带权路径长度，给出哈夫曼编码。

设计C++程序构造哈夫曼树通常涉及以下几个步骤：

1. 定义数据结构：首先，我们需要定义一个结构或类来表示字符及其权重（频率），例如：

struct HuffmanNode {
    char data;
    int weight;
    HuffmanNode* left = nullptr;
    HuffmanNode* right = nullptr;
    HuffmanNode(char d, int w) : data(d), weight(w) {}
};

2. 创建频率数组或容器：输入一个字符及其对应的频率。

3. 构建初始优先队列：将频率数组转换为优先队列，如`std::priority_queue<HuffmanNode*>`，其中优先级按照频率从大到小排序。

4. 创建哈夫曼树构建过程：
- 从队列中取出两个权值最小的节点，合并为一个新的节点（新节点的权值是两个子节点权值之和，数据是左子节点的数据），然后将新节点放入队列。
- 重复此过程，直到队列中只剩下一个节点，这个节点就是哈夫曼树的根。

5. 哈夫曼编码生成：
- 从根节点开始，遍历哈夫曼树，对于每个节点，记录从根到叶子节点的路径。如果左分支的标记为0，右分支的标记为1，就将这些标记作为字符的二进制编码。

6. 计算带权路径长度（WPL）：
- WPL可以通过计算每个边的权值乘以其在树中的路径长度之和得到。根节点到叶子节点的路径长度等于叶子节点的深度。

下面是简化的伪代码示例：

// 假设freqs存储字符频率
HuffmanNode* buildHuffmanTree(std::vector<int>& freqs) {
    // ... (按照步骤3-4创建优先队列并合并节点)
}

std::string getHuffmanCode(HuffmanNode* root, char data) {
    // ... (递归遍历哈夫曼树生成编码)
}

int calculateWPL(HuffmanNode* root) {
    return root->weight * height(root); // height()计算节点的深度
}