编写一个程序，先输入字符个数，再输入各个字符的权值，请以这些字符为叶子建立赫夫曼树，再求出其赫夫曼编码并打印

赫夫曼树（Huffman Tree），也叫最优二叉树，是一种自底向上的贪心算法用于构建最小带权路径长度的二叉树，常用于数据压缩。为了编写这样一个程序，你需要遵循以下步骤：

1. **获取用户输入**：
- 让用户输入字符的数量和每个字符对应的权值。你可以用字典或列表来存储这些信息。

characters = {}
num_chars = int(input("请输入字符总数："))
for i in range(num_chars):
    char = input(f"请输入第{i+1}个字符：")
    weight = float(input(f"请输入'{char}'的权重："))
    characters[char] = weight

2. **构造哈夫曼树**：
使用优先队列（通常可以用堆数据结构实现）来存储字符及其权重，并按照贪心策略合并权值较小的两个节点，直到只剩下一个节点为止。

import heapq

def build_huffman_tree(characters):
    heap = [[weight, [char, ""]] for char, weight in characters.items()]
    heapq.heapify(heap)
    
    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        
        combined_weight = left[0] + right[0]
        combined_char = "(" + left[1][1:] + "|" + right[1][1:] + ")"
        heapq.heappush(heap, [combined_weight, combined_char])
    
    return heap[0][1]

huff_tree = build_huffman_tree(characters)

3. **生成赫夫曼编码**：
遍历赫夫曼树，从根开始，如果遇到的是字符节点，则添加当前节点作为前缀到编码；如果是左孩子节点，则编码加"0"，如果是右孩子节点，则编码加"1"。

def generate_huffman_codes(node, code=""):
    if isinstance(node, str):  # 到达叶节点，返回编码
        return {node: code}
    else:
        left_code = generate_huffman_codes(node[0], code + "0")
        right_code = generate_huffman_codes(node[1], code + "1")
        return {k: v for k, v in left_code.items() | right_code.items()}  # 合并两个子树的编码

huffman_codes = generate_huffman_codes(huff_tree)

4. **打印赫夫曼编码**：
最后，遍历编码字典并打印结果。

for char, code in huffman_codes.items():
    print(f"'{char}': {code}")