构造一棵哈夫曼树，其中单词A出现频度9，单词B出现频度5，单词C出现频度3，单词D出现频度7，单词E出现频度6，单词F出现频度2，单词G出现频度1，单词H出现频度1，并输出对应的哈夫曼编码，代码c++

好的，我来解答你的问题。

首先，我们可以将每个单词及其对应的出现频率存储在一个结构体中：

struct Node {
    char word; // 单词
    int freq; // 出现频率
    Node *left; // 左子节点
    Node *right; // 右子节点
};

然后，我们可以使用一个优先队列（最小堆）来存储这些结构体，并按照出现频率从小到大排序：

struct cmp {
    bool operator() (Node *a, Node *b) {
        return a->freq > b->freq;
    }
};

priority_queue<Node*, vector<Node*>, cmp> pq;

pq.push(new Node{'A', 9, nullptr, nullptr});
pq.push(new Node{'B', 5, nullptr, nullptr});
pq.push(new Node{'C', 3, nullptr, nullptr});
pq.push(new Node{'D', 7, nullptr, nullptr});
pq.push(new Node{'E', 6, nullptr, nullptr});
pq.push(new Node{'F', 2, nullptr, nullptr});
pq.push(new Node{'G', 1, nullptr, nullptr});
pq.push(new Node{'H', 1, nullptr, nullptr});

接下来，我们可以使用贪心算法来构建哈夫曼树。每次从优先队列中取出两个出现频率最小的节点，合并成一个新的节点，其出现频率为两个节点出现频率之和，并将新的节点重新加入优先队列中。重复这个过程，直到队列中只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点：

while (pq.size() > 1) {
    Node *left = pq.top();
    pq.pop();
    Node *right = pq.top();
    pq.pop();
    Node *newNode = new Node{'-', left->freq + right->freq, left, right};
    pq.push(newNode);
}

Node *root = pq.top();

最后，我们可以使用深度优先搜索（DFS）来遍历哈夫曼树，并输出每个单词的哈夫曼编码。在遍历过程中，我们可以使用一个字符串来记录当前节点的哈夫曼编码，并将该字符串传递给左右子节点，分别在其基础上添加'0'或'1'，直到遍历到叶子节点，即为该单词的哈夫曼编码：

void dfs(Node *node, string code) {
    if (!node) return;
    if (!node->left && !node->right) {
        cout << node->word << " : " << code << endl;
    }
    dfs(node->left, code + "0");
    dfs(node->right, code + "1");
}

dfs(root, "");

完整代码如下：