设用于通信的电文仅由8个字母组成，字母在电文中出现的频率分别为7、19、2、6、32、3、21、10,根据这些频率作为权值构造哈夫曼树，用C语言写

哈夫曼树是一种自底向上的贪心算法，用于构建最优二叉树以满足给定权重（在这里是字母出现的频率）。首先，我们需要创建一个哈夫曼节点结构，并对每个字符分配初始权重，然后按照权重大小进行合并操作。

以下是一个简单的C语言实现哈夫曼树的步骤概述：

1. 定义一个结构体`HuffmanNode`表示节点，包含字符、频率以及两个子节点：

typedef struct {
    char data;
    int freq;
    HuffmanNode* left, *right;
} HuffmanNode;

2. 创建一个优先队列（通常使用最小堆实现），将所有字符及其频率加入其中：

void insert(HuffmanNode** root, char data, int freq) {
    HuffmanNode* newNode = (HuffmanNode*)malloc(sizeof(HuffmanNode));
    newNode->data = data;
    newNode->freq = freq;
    newNode->left = newNode->right = NULL;

    if (*root == NULL) {
        *root = newNode;
    } else {
        // 插入到队列中...
    }
}

3. 从队列中取出频率最低的两棵树进行合并，形成新的节点，并更新队列：

HuffmanNode* mergeTrees(HuffmanNode* left, HuffmanNode* right) {
    HuffmanNode* temp = (HuffmanNode*)malloc(sizeof(HuffmanNode));
    temp->freq = left->freq + right->freq;
    temp->left = left;
    temp->right = right;
    
    return temp;
}

void buildHuffmanTree(HuffmanNode** root) {
    priority_queue<HuffmanNode*, vector<HuffmanNode*>, greater<HuffmanNode*>> pq;
    for (// 遍历频率并插入堆...)

    while (pq.size() > 1) {
        HuffmanNode* left = pq.top(); pq.pop();
        HuffmanNode* right = pq.top(); pq.pop();

        HuffmanNode* merged = mergeTrees(left, right);
        pq.push(merged);
    }

    *root = pq.top(); // 最后的节点即为根节点
}

4. 根据生成的哈夫曼树编码每个字符：

void huffmanCoding(char data[], HuffmanNode* root, char* codes) {
    if (root->left == NULL && root->right == NULL) { // 如果是叶子节点，记录编码
        codes[root->data] = '0'; // 想象这里的0和1代表左右分支，实际可以更复杂
    } else {
        huffmanCoding(data, root->left, codes); // 递归处理左子树
        huffmanCoding(data, root->right, codes); // 递归处理右子树
    }
}

5. 使用构建好的哈夫曼树进行压缩或解压数据：

注意这只是一个基本的框架，实际实现中还需要完善细节，比如调整插入堆的操作，以及处理空格或其他特殊字符。对于非专家来说，使用现成的哈夫曼编码库会更为便捷。