试着写一个算法来计算Huffman树的WPL。

好的，下面是一个计算Huffman树WPL的算法：

1. 统计每个字符出现的频率，并将它们存储在一个数组中。
2. 将数组中的所有元素插入到一个最小堆中，其中每个元素都是一个树节点，节点的权重等于该字符的频率。
3. 从最小堆中弹出两个节点，将它们作为左右子树构建一个新的根节点，该节点的权重等于左右子节点的权重之和。
4. 将新的根节点插入到最小堆中。
5. 重复步骤3和4，直到堆中只剩下一个节点，这个节点就是Huffman树的根节点。
6. 遍历Huffman树，计算每个叶子节点的深度乘以它的权重，将所有叶子节点的乘积相加得到WPL。

代码实现：

import heapq

class Node:
    def __init__(self, freq, char=None, left=None, right=None):
        self.freq = freq
        self.char = char
        self.left = left
        self.right = right
        
    def __lt__(self, other):
        return self.freq < other.freq
    
def build_huffman_tree(text):
    freq = {}
    for char in text:
        freq[char] = freq.get(char, 0) + 1
        
    heap = [Node(freq[char], char) for char in freq]
    heapq.heapify(heap)
    
    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        parent = Node(left.freq + right.freq, left=left, right=right)
        heapq.heappush(heap, parent)
        
    return heap[0]

def calculate_wpl(root):
    if not root.left and not root.right:
        return root.freq
    else:
        return calculate_wpl(root.left) + calculate_wpl(root.right)

其中，`build_huffman_tree`函数用于构建Huffman树，`calculate_wpl`函数用于计算WPL。