程序设计实现构造哈夫曼树的哈夫曼算法，计算出所构造的哈夫曼树带权路径长度

哈夫曼算法（Huffman Coding）是一种用于数据压缩的高效方法，其核心思想是构建一棵最优的哈夫曼树来对输入的字符集合进行编码。在程序设计中，哈夫曼树是一种特殊的二叉树，其中每个节点代表一个字符，频率高的字符被分配到较低层，频率低的字符被分配到较高层，这样构成的树能够使得编码后的数据长度最小。

下面是哈夫曼算法的基本步骤：

1. **字符频率统计**：收集所有字符及其出现的频率，并排序。
2. **构建初始二叉树**：用频率最低的两个字符作为父节点，创建一个二叉树，将这两个节点的频率相加作为新节点的频率。
3. **合并节点**：重复上述步骤，每次选择频率最低的两个未合并节点进行合并，直到只剩下一个节点，即为哈夫曼树。
4. **编码规则**：从根节点开始，对于左子树输出0，右子树输出1。这样，每个字符都有一个独特的编码路径，编码的长度就是其在哈夫曼树中的路径长度。

**带权路径长度（Weighted Path Length, WPL）**计算方法是将所有字符的编码路径长度乘以其原始频率，加总得到的结果。公式通常是这样的：

\[ \text{WPL} = \sum_{\text{字符 } c} \text{频率}(c) \times \text{编码长度}(c) \]

在实际编程中，你可以使用递归或迭代的方式实现哈夫曼算法，同时维护一个优先队列（通常用堆）来存储待合并的节点和它们的频率。

如果你需要实现哈夫曼算法，你可能会遇到的问题包括：
1. 如何存储和比较节点的频率？
2. 如何用数据结构来表示二叉树并进行操作？
3. 对于编码过程，如何追踪每个字符的编码？

如果想了解更多细节，请告诉我！