用，2，3，4，7，8，9，构造哈夫曼树，并求出WPL

为了构建哈夫曼树（Huffman Tree），我们需要按照哈夫曼编码算法进行，该算法首先将给定的字符或数值按照频率（对于文本数据）或权重（在这里就是数字本身）进行排序，然后通过合并两个最小重量的节点形成新的节点，直到所有节点合并成一棵树。

对于给出的序列2, 3, 4, 7, 8, 9，我们假设每个数代表其自身作为叶子节点的权值。首先，我们将这些数两两比较：

1. 比较2 vs 3，3胜，因为3的权值大；
2. 比较3 vs 4，4胜，因为4的权值更大；
3. 接着比较4 vs 7，7胜；
4. 然后是7 vs 8，8胜；
5. 最后是8 vs 9，9胜。

接下来，我们合并获胜者，形成新的节点：
- 第一轮：(2, 3) -> 5（权值5）
- 第二轮：(5, 4) -> 9（权值9）
- 第三轮：(9, 7) -> 16（权值16）
- 第四轮：(16, 8) -> 24（权值24）
- 第五轮：(24, 9) -> 33（权值33）

最后，24将成为左子树，9成为右子树，形成如下的哈夫曼树结构：

          33
         / \
        24   9
       / \   /
      16  8 9
     /     \
    9       7

哈夫曼编码树中，路径越长的叶子节点表示的字符或数值的频率越低。为了计算最短路径长度（Weighted Path Length，WPL），我们需要对每个叶子节点从根节点到该节点的路径长度求和。在这个例子中，路径长度如下：

- 叶子节点2: 1个边
- 叶子节点3: 1个边
- 叶子节点4: 2个边 (从5到9再到4)
- 叶子节点7: 3个边 (从16到9再到7)
- 叶子节点8: 2个边 (从16到8)
- 叶子节点9: 3个边

WPL = 1 + 1 + 2 + 3 + 2 + 3 = 12

所以，给定数字构成的哈夫曼树的WPL是12。