计算wpl哈夫曼树的带权路径长度，输入第一行为要编码的符号数量n，输入第二行到n+1为每个符号出现的频率，输出对应哈夫曼树的带权路径长度wpl。用c或者c++实现代码。

在C++中，你可以使用优先队列（通常使用`std::priority_queue`）和哈希表来实现WPL的计算。首先，需要创建一个节点结构体，包含符号、频率和左孩子和右孩子的指针。然后按照频率从小到大排序，构造哈夫曼树。以下是简单的步骤和伪代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <unordered_map>

struct Node {
    char symbol;
    int freq;
    Node* left = nullptr;
    Node* right = nullptr;
};

Node* buildHuffmanTree(std::vector<int> freqs) {
    // 创建优先队列，存储频率和节点
    std::priority_queue<std::pair<int, Node*>, std::vector<std::pair<int, Node*>>, std::greater<std::pair<int, Node*>>> pq(freqs.begin(), freqs.end());
    
    // 构建哈夫曼树
    while (pq.size() > 1) {
        auto node1 = pq.top(); pq.pop();
        auto node2 = pq.top(); pq.pop();
        
        // 新节点的频率为前两者之和
        Node* newNode = new Node;
        newNode->freq = node1.first + node2.first;
        newNode->left = node1.second;
        newNode->right = node2.second;
        
        pq.push({newNode->freq, newNode});
    }
    
    return pq.top().second;  // 返回最后一个元素，即哈夫曼树的根节点
}

int calculateWPL(Node* root, const std::vector<int>& freqs) {
    if (!root) return 0;

    int wpl = 0;
    for (const auto& [symbol, f] : freqs) {
        wpl += f * getDistanceFromRoot(root, symbol);  // 获取符号到根的距离乘以频率
    }

    return wpl;
}

// 辅助函数，计算节点到根的距离
int getDistanceFromRoot(Node* node, char symbol) {
    if (!node || node->symbol == symbol) return 0;

    return 1 + std::min(getDistanceFromRoot(node->left, symbol), getDistanceFromRoot(node->right, symbol));
}

int main() {
    int n;
    std::cin >> n;
    std::vector<int> freqs(n);
    for (int i = 0; i < n; ++i) cin >> freqs[i];

    Node* huffmanRoot = buildHuffmanTree(freqs);
    int wpl = calculateWPL(huffmanRoot, freqs);

    std::cout << "WPL: " << wpl << std::endl;

    return 0;
}

这段代码首先读取输入，构建哈夫曼树，然后计算并输出WPL。注意这只是一个基本示例，实际代码可能需要处理一些边界情况和错误检查。运行此程序时，确保提供正确的符号数量和频率。