数据结构(Java语言描述）实现二叉树的存储结构和基本算法，根据一组字符：a,b,c,d,e,f,g,及其对应的一组权值：3，3，7，7，11，13，17，构造哈夫曼树并得到实际问题的哈夫曼编码。

在Java中，数据结构通常用于实现二叉树，其中最常见的二叉树有二叉搜索树（BST）、AVL树、红黑树等。对于哈夫曼树（又称最优二叉树），我们首先需要构建一颗带权重的二叉树，然后通过贪心算法（比如Dijkstra或Prim算法）找出一棵满足最小总权重的树。

这里是一个简单的步骤：

1. **存储结构**：
- 可以创建一个`Node`类，包含两个属性：`value`表示字符，`weight`表示权值，以及指向左子节点和右子节点的引用。

   class Node {
       char value;
       int weight;
       Node left, right;
       // 构造函数、getters和setters省略
   }

2. **构建哈夫曼树**：
- 初始化一个优先队列（通常是基于堆的数据结构），将所有字符和其权重作为键值对插入。
- 从队列中取出两个权值最小的节点，合并成一个新的节点（新节点的权值为两者的和），并将新节点的左子节点设为第一个节点，右子节点设为第二个节点。
- 将新节点放回队列，并重复这个过程，直到只剩下一个节点为止，这个节点就是哈夫曼树的根。

3. **哈夫曼编码**：
- 从根节点开始，遍历整个哈夫曼树，对于每个字符，记录从根到该字符路径上遇到的所有非叶子节点（即边）。路径上的每个边代表0或1，形成一个二进制编码。
- 对于给定的字符集 {a, b, c, d, e, f, g} 和对应的权值，我们可以手动计算或使用递归的方式生成编码。

以下是示例性的哈夫曼编码过程（简化版）：
- a: 0
- b: 10
- c: 110
- d: 1110
- e: 11110
- f: 111110
- g: 111111