这段数据是关于统计英文文本中不同字符个数和每个字符的出现频率，利用统计数据构建哈夫曼树和哈夫曼编码。

好的，这是一个文本处理和编码的问题，我可以帮你解答。首先，我们需要读取文本文件，并统计其中每个字符出现的次数。这个可以通过Python的字典来实现：

import collections

with open("text.txt", "r") as f:
    text = f.read()
    
counter = collections.Counter(text)

# 打印每个字符和它出现的次数
for char, count in counter.items():
    print(char, count)

接下来，我们需要用统计的数据构建哈夫曼树。哈夫曼树是一种二叉树，它的叶子节点对应每个字符，而每个内部节点对应一个合并了两个子节点的频率和。我们可以使用heapq模块来实现哈夫曼树的构建：

import heapq

def build_huffman_tree(counter):
    heap = [[count, [char, ""]] for char, count in counter.items()]
    heapq.heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        lo = heapq.heappop(heap)
        hi = heapq.heappop(heap)
        for pair in lo[1:]:
            pair[1] = '0' + pair[1]
        for pair in hi[1:]:
            pair[1] = '1' + pair[1]
        heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])
    return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p))

huffman_tree = build_huffman_tree(counter)

# 打印每个字符和它的哈夫曼编码
for char, code in huffman_tree:
    print(char, code)

最后，我们可以用哈夫曼编码将文本文件进行压缩。将每个字符替换为它的哈夫曼编码，然后将所有编码拼接起来即可：

encoded = ""
for char in text:
    for huffman_char, code in huffman_tree:
        if char == huffman_char:
            encoded += code

# 将编码写入文件
with open("text_encoded.txt", "w") as f:
    f.write(encoded)

这样就完成了文本的压缩。当然，如果要解压缩，我们需要将哈夫曼树反转一下，从而能够快速地将编码转换回原始文本。