按照如下概率进行0，1，2三元huffman编码：space:0.1956,e:0.105,t:0.072,o:0.0654,a:0.063,n:0.059,l:0.055,r:0.054,s:0.052,h:0.047,d:0.035,i:0.029,c:0.023,f:0.0225,u:0.0225,m:0.021,p:0.0175,y:0.012,w:0.012,g:0.011,b:0.0105,v:0.008,k:0.003,x:0.002,j:0.001,q:0.001,z:0.001

首先，将每个字符和其概率存储为一个元组：

('space', 0.1956)
('e', 0.105)
('t', 0.072)
('o', 0.0654)
('a', 0.063)
('n', 0.059)
('l', 0.055)
('r', 0.054)
('s', 0.052)
('h', 0.047)
('d', 0.035)
('i', 0.029)
('c', 0.023)
('f', 0.0225)
('u', 0.0225)
('m', 0.021)
('p', 0.0175)
('y', 0.012)
('w', 0.012)
('g', 0.011)
('b', 0.0105)
('v', 0.008)
('k', 0.003)
('x', 0.002)
('j', 0.001)
('q', 0.001)
('z', 0.001)

接下来，我们需要构建Huffman树。首先，我们将所有元组视为叶子节点，并将它们插入到一个最小堆中，以便根据它们的概率构建树。我们从堆中取出两个概率最小的元组，将它们合并成一个节点，并将它们的概率相加作为新节点的概率。然后，我们将新节点插入到堆中，并重复这个过程，直到堆中只剩下一个节点，这个节点就是树的根节点。

构建完成后，我们可以遍历Huffman树并为每个字符生成一个唯一的编码。在这个过程中，我们向左移动一位表示0，向右移动一位表示1，直到到达叶子节点为止。最后，我们将所有字符和它们的编码存储在一个字典中。

下面是该文本的三元Huffman编码：

space: 110
e: 000
t: 101
o: 100
a: 111
n: 010
l: 0011
r: 0010
s: 1110
h: 1101
d: 1001
i: 0111
c: 0101
f: 0100
u: 00101
m: 00100
p: 00011
y: 000101
w: 000100
g: 000011
b: 0000101
v: 0000100
k: 00000101
x: 00000100
j: 00000010
q: 00000001
z: 00000000

请注意，由于我们将文本分为三个一组进行编码，因此在最后一个三元组中，我们需要使用一个特殊的结束标记来表示文本的结束。例如，如果文本以"the"结尾，我们将其编码为"101000"，并添加一个结束标记"11"。