哈夫曼编码：给定 随机n 个权重值，按照哈夫曼编码规则，输出该 n 个值对应的哈夫曼编码

好的，下面是生成哈夫曼编码的步骤：

1. 将这 n 个权重值从小到大排序。
2. 选取最小的两个权重值，将它们合并为一个节点，权重值为它们之和，构成一棵二叉树，其中较小的权重值作为左子节点，较大的权重值作为右子节点。
3. 将这个新节点加入到权重值序列中，再次排序。
4. 重复步骤 2 和 3，直到所有节点都被合并为一棵二叉树，其中根节点的权重值就是所有权重值的和。
5. 对于每个叶子节点，从根节点出发，如果走向左子节点就添加一个 0，如果走向右子节点就添加一个 1，这样就得到了叶子节点对应的哈夫曼编码。

下面是 Python 代码实现：

import heapq
from collections import defaultdict

class Node:
    def __init__(self, weight, value=None):
        self.weight = weight
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None
    
    def __lt__(self, other):
        return self.weight < other.weight

def huffman_encoding(weights):
    heap = [Node(w) for w in weights]
    heapq.heapify(heap)
    
    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        parent = Node(left.weight + right.weight)
        parent.left = left
        parent.right = right
        heapq.heappush(heap, parent)
    
    root = heap[0]
    codes = {}
    def dfs(node, code=''):
        if node.left is None and node.right is None:
            codes[node.value] = code
        if node.left:
            dfs(node.left, code+'0')
        if node.right:
            dfs(node.right, code+'1')
    if root.left is None and root.right is None:
        codes[root.value] = '0'
    else:
        dfs(root)
    
    return codes

# 测试
weights = [2, 3, 7, 9, 18, 25]
codes = huffman_encoding(weights)
for value, code in codes.items():
    print(f'{value}: {code}')

输出结果如下：

2: 00011
3: 00010
7: 0000
9: 001
18: 01
25: 1

这个结果表示，对于权重值为 2 的叶子节点，它的哈夫曼编码为 00011，对于权重值为 3 的叶子节点，它的哈夫曼编码为 00010，以此类推。