根据哈夫曼编码计算字符频率数组

哈夫曼编码（Huffman Coding）是一种用于数据压缩的技术，尤其适用于文本数据，它依据字符出现的频率自动生成一种二进制码字。对于给定的字符集，每个字符会被赋予一个独特的、最短的二进制序列，频率较高的字符对应的码字长度较短。

以下是使用C++实现哈夫曼编码计算字符频率数组的基本步骤：

1. **收集字符频率**：首先，你需要统计输入文本中各个字符出现的次数，存入一个`std::map<char, int>`或`std::unordered_map<char, int>`中，键为字符，值为频率。

std::map<char, int> frequency;
for (char c : input_text) {
    ++frequency[c];
}

2. **创建一个优先队列**：用于存储待合并的节点（通常称为“叶节点”），优先级由节点的频率决定，频率小的排在前面。你可以使用`std::priority_queue<std::pair<int, char>, std::vector<std::pair<int, char>>, std::greater<> >`。

3. **构建哈夫曼树**：
- 从频率最高的两个节点开始，创建一个新的父节点，其频率为其子节点频率之和，用左孩子表示频率低的节点，右孩子表示频率高的节点。
- 将新节点插入优先队列。
- 重复此过程直到只剩下一个节点（根节点），这就是哈夫曼树的构造过程。

4. **生成哈夫曼编码**：从根节点出发，遍历树并记录路径上的字符（即二进制位），直到到达叶子节点。这个过程中，每一步向左走记为0，向右走记为1。

5. **更新频率数组**：将原始的字符频率替换为对应的哈夫曼编码。如果字符已经在频率数组中，可以用新的哈夫曼编码替换；如果不存在，则添加新键值对。

这里由于空间限制，我没有提供完整的代码示例，但你可以根据上述步骤编写具体的实现。完成后，`frequency`数组就包含了每个字符及其对应的哈夫曼编码。