buildHuffmanTree中的freq参数好像没用

在Huffman编码算法中，freq参数是用来记录每个字符出现的频率的，它在构建Huffman树时起到了关键作用。在每次循环中，都会从未被标记的节点中选出频率最小的两个节点，将它们合并成一个新的节点，并将新节点的频率设置为它所包含的两个节点的频率之和。因此，freq参数是非常重要的，它记录了每个节点的频率信息，以便在合并节点时进行比较。如果没有freq参数，就无法确定每个节点的频率，就无法进行正确的合并操作，最终也就无法得到正确的Huffman编码。

相关问题

如何显示地指定freq参数

要显式地指定 freq 参数，可以将其设置为 pandas 中的 DateOffset 或 Timedelta 对象，或者是相应的字符串。下面是一些常用的 freq 参数及其对应的含义：

- 'D'：每日
- 'H'：每小时
- 'T' 或 'min'：每分钟
- 'S'：每秒
- 'L' 或 'ms'：每毫秒
- 'U' 或 'us'：每微秒
- 'N'：每纳秒

可以在 freq 参数中添加一个整数，表示该时间间隔的数量。例如，'5D' 表示每 5 天，'2H' 表示每 2 小时。

下面是一个例子，演示如何显式地指定 freq 参数：

import pandas as pd

start_date = pd.to_datetime('2021-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2021-01-10')
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='2D')
print(date_range)

输出结果为：

DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-03', '2021-01-05', '2021-01-07',
               '2021-01-09'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='2D')

在这个例子中，我们将 freq 参数设置为 '2D'，表示每 2 天生成一个时间点。因此输出结果中只包含 2021 年 1 月 1 日、3 日、5 日、7 日和 9 日这几个时间点。

创建一个以“2020-01-02”开始且包含10个星期六的series（提示：freq参数可设置为：'w-sat'）

可以使用以下代码创建一个以“2020-01-02”开始且包含10个星期六的Series：

import pandas as pd

start_date = '2020-01-02'
end_date = pd.date_range(start=start_date, periods=10, freq='W-SAT')
s = pd.Series(end_date)
print(s)

输出结果如下：

0   2020-01-04
1   2020-01-11
2   2020-01-18
3   2020-01-25
4   2020-02-01
5   2020-02-08
6   2020-02-15
7   2020-02-22
8   2020-02-29
9   2020-03-07
dtype: datetime64[ns]

其中，`pd.date_range()`函数用于生成日期序列，参数`start`指定开始日期，`periods`指定序列长度，`freq`指定日期间隔。在本例中，`freq`设置为'W-SAT'，表示每周的星期六。最后，将生成的日期序列转换为Series类型。