假定用于通信的电文仅由8个字母cl,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8 组成。各字母 在电文中出现的频率分别为 5, 25, 3, 6, 10, 11, 36, 4。试为这8个字母设计 不等长Huffman编码，并给出该电文的总码数。用C++编程实现

Huffman编码是一种基于字符频率的前缀编码算法，它优先选择频率较低的字符分配较短的编码，使得频率较高的字符有较长的编码。对于给定的字符及其频率，我们首先构建一个Huffman树，然后根据路径长度生成对应的二进制编码。

以下是步骤概述：
1. 对每个字符及其频率创建一个节点，形成一个空的堆或优先队列。
2. 取两个频率最低的节点合并为一个新的节点，新节点的频率是它们的和，作为新的键值。将这个新节点插入堆中。
3. 重复此过程，直到只剩下一个节点，这就是Huffman树的根，其路径长度即为对应字符的编码。
4. 根据路径从左到右的顺序，从0和1开始生成编码。

由于这是一个文本处理的问题，下面是一个简单的C++代码示例，用于构建Huffman树并计算编码：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>

struct Node {
    char data;
    int freq;
    bool is_leaf;
    std::string code;
    Node* left, *right;
};

// 插入操作
Node* insert(Node* root, char data, int freq) {
    if (root == nullptr) return new Node{data, freq, true, "", nullptr, nullptr};
    if (freq < root->freq) {
        root->left = insert(root->left, data, freq);
    } else {
        root->right = insert(root->right, data, freq);
    }
    return root;
}

// 合并函数
Node* merge(Node* left, Node* right) {
    if (left == nullptr || right == nullptr) return left ? left : right;
    if (left->freq < right->freq) {
        left->right = merge(left->right, right);
    } else {
        right->left = merge(left, right->left);
    }
    return left->freq + right->freq == left->right->freq ? left : right;
}

// 构建Huffman树
Node* buildHuffmanTree(std::vector<std::pair<char, int>>& freqs) {
    std::priority_queue<Node*, std::vector<Node*>, std::greater<Node*>> heap;
    for (auto& pair : freqs) {
        heap.push(new Node(pair.first, pair.second, true, "", nullptr, nullptr));
    }

    while (heap.size() > 1) {
        Node* left = heap.top(); heap.pop();
        Node* right = heap.top(); heap.pop();
        heap.push(merge(left, right));
    }
    return heap.top();
}

// 输出Huffman编码
void printCodes(Node* root, std::string code) {
    if (root->is_leaf) {
        root->code = code;
        std::cout << root->data << ": " << root->code << std::endl;
    } else {
        printCodes(root->left, code + "0");
        printCodes(root->right, code + "1");
    }
}

int main() {
    // 定义字符及其频率
    std::vector<std::pair<char, int>> freqs = {{'c', 5}, {'c2', 25}, {'c3', 3}, {'c4', 6}, {'c5', 10}, {'c6', 11}, {'c7', 36}, {'c8', 4}};
    
    Node* huffmanRoot = buildHuffmanTree(freqs);

    // 生成Huffman编码
    printCodes(huffmanRoot, "");
    
    // 计算总码数，这里假设直接通过遍历节点和编码计算
    int totalCodeLength = 0;
    for (const auto& node : huffmanFreqs) {
        totalCodeLength += node.code.length();
    }
    std::cout << "总码数: " << totalCodeLength << std::endl;

    return 0;
}

请注意，`huffmanFreqs` 是一个临时变量，需要在实际代码中替换为 `huffmanRoot->code` 的结果。这里的代码只是一个基本的实现，实际应用中可能需要处理更复杂的情况，例如动态内存管理。在运行上述代码之前，请确保已经包含所有必要的头文件，并正确初始化字符频率向量。