实现二叉树的存储结构和基本算法，根据一组字符：a,b,c,d,e,f,g,及其对应的一组权值：3，3，7，7，11，13，17，构造哈夫曼树并得到实际问题的哈夫曼编码。 要求输出哈夫曼树的字符串表示形式和每个字符对应的哈夫曼编码。

二叉树是一种常见的数据结构，用于存储元素并支持高效的查找、插入和删除操作。在实现哈夫曼树时，我们通常会先创建一个优先队列（如最小堆），然后按照给定的权值对字符进行排序。

步骤如下：

1. 初始化一个空的二叉树，以及一个字典或映射表，将字符与其权值关联起来。
2. 将字符和它们的权值添加到优先队列中。
3. 当队列非空时，取出权值最小的两个节点（即当前最轻的两棵树），合并成一个新的节点，新节点的权值是这两个子节点权值之和，并作为新的根节点放回队列中。
4. 重复此过程直到队列只剩下一个节点，这个节点就是哈夫曼树的根节点。

对于给出的数据集 `{'a': 3, 'b': 3, 'c': 7, 'd': 7, 'e': 11, 'f': 13, 'g': 17}`，构建哈夫曼树的过程会生成如下的树形结构：

        15
       /   \
      10     16
     / \   /  \
    5   8 13   17
   / \    / \
  a   b  c   d

每个节点的左孩子代表小权值，右孩子代表大权值。哈夫曼编码则是从根节点到叶子节点的路径上所经过的0和1序列，例如字符 'a' 的路径是左->根，所以其编码为 `0`；字符 'b' 同样，也是 `0`；字符 'c' 则是从根到左孩子的路径，即 `10`，以此类推。

下面是字符对应的哈夫曼编码：

- a: 0
- b: 0
- c: 10
- d: 10
- e: 110
- f: 111
- g: 1110

请注意，哈夫曼编码的实际计算需要手动跟踪每个节点的访问，这里只给出了大致的概念和最终结果。实际编程时可以使用递归或者迭代的方式实现。