请解释在计算机考研408统考中，如何利用哈夫曼树进行数据压缩，并给出相应的示例代码。

哈夫曼树在数据压缩中的应用是基于不同字符出现的频率来构建最优的前缀编码，从而减少总体的编码长度。哈夫曼编码是一种贪心算法，它通过构造哈夫曼树来实现最优编码。在计算机考研408统考中，理解哈夫曼树的构建和编码过程对于掌握数据压缩技术至关重要。

参考资源链接：[2015计算机考研408统考真题解析与答案全览](https://wenku.csdn.net/doc/58dztum13b?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要了解哈夫曼树的基本概念和构建过程。哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树，也称为最优二叉树。构建哈夫曼树的过程包括创建一个优先队列来存储所有字符及其频率，然后每次从队列中取出两个最小的节点，创建一个新的内部节点作为它们的父节点，其频率为两个子节点频率之和，然后将新节点加入队列。重复这个过程直到队列中只剩下一个节点，这个节点就是哈夫曼树的根节点。

其次，了解如何从哈夫曼树生成编码。在生成编码时，我们从根节点开始，向左走记录0，向右走记录1，直到达到叶节点，叶节点的路径就是该字符的哈夫曼编码。

为了更直观地理解，这里提供一个简单的示例代码，说明如何构建哈夫曼树并生成编码：

import heapq

class Node:
    def __init__(self, char, freq):
        self.char = char
        self.freq = freq
        self.left = None
        self.right = None

    # 为了让Node类可以被比较，需要定义比较方法
    def __lt__(self, other):
        return self.freq < other.freq

def build_huffman_tree(text):
    # 统计字符频率
    frequency = {}
    for char in text:
        if char not in frequency:
            frequency[char] = 0
        frequency[char] += 1
    
    # 创建优先队列
    priority_queue = [Node(char, freq) for char, freq in frequency.items()]
    heapq.heapify(priority_queue)
    
    # 构建哈夫曼树
    while len(priority_queue) > 1:
        left = heapq.heappop(priority_queue)
        right = heapq.heappop(priority_queue)
        merged = Node(None, left.freq + right.freq)
        merged.left = left
        merged.right = right
        heapq.heappush(priority_queue, merged)
    
    return priority_queue[0]

def huffman_encoding(node, left=True, binary_string=

参考资源链接：[2015计算机考研408统考真题解析与答案全览](https://wenku.csdn.net/doc/58dztum13b?spm=1055.2569.3001.10343)