利用贪心算法求解霍夫曼编码问题，用Python语言描述算法

霍夫曼编码是一种用于数据压缩的编码方式，它通过构建一棵最优二叉树（Huffman Tree）来生成每个字符的编码。利用贪心算法求解这个问题的过程可以分为以下几个步骤：

1. **构建权值集合**：收集所有需要编码的字符及其对应的频率（权值），形成一个字符集。

2. **合并频率最小的节点**：选择频率最低的两个节点，将它们合并成一个新的节点，并将新节点的频率设为其两个子节点的频率之和。把新节点添加到剩余节点的队列中。

3. **重复直到只剩下一个节点**：重复步骤2，每次从队列中取出频率最小的两个节点合并，直到队列中只剩下一个节点，这个节点就是根节点，代表了霍夫曼树。

4. **构造编码**：从根节点开始，向左走记为0，向右走记为1。这样下来，每个字符的路径就形成了它的编码。

5. **编码表生成**：对于每个字符，将其在树上的路径转换为0和1组成的字符串，这就是它的霍夫曼编码。

以下是使用Python实现的一个简单版本：

import heapq

def huffman_tree(char_freqs):
    heap = [(freq, (char, [])) for char, freq in char_freqs.items()]
    heapq.heapify(heap)
    
    while len(heap) > 1:
        left_freq, (left_char, left_code) = heapq.heappop(heap)
        right_freq, (right_char, right_code) = heapq.heappop(heap)
        
        merged_freq = left_freq + right_freq
        heapq.heappush(heap, (merged_freq, ('', [left_code, right_code])))
    
    root_freq, (_, root_code) = heapq.heappop(heap)
    return {char: ''.join(root_code[i] for i in path) for char, path in sorted(root_code)}

# 示例
char_freqs = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30}
huff_codes = huffman_tree(char_freqs)
print(huff_codes)