C++设计Huffman 编码器与解码器 问题描述：利用哈夫曼编码进行信息通讯可以大大提高信道的利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码；在接受端将传来的数据进行译码。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。 基本要求：根据某字符文件统计字符出现频度，构造Huffman 树，编制Huffman 编码，并将给定字符文件编码，生成编码文件；再将给定编码文件解码，生成字符文件。（要求按二进制位表示编码） 测试数据：英文文件。 提高要求：用二进制表示编码，生成二进制的编码文件。

好的，这是一个非常有趣的问题！我会尽力回答你的问题。

首先，让我们简单介绍一下哈夫曼编码。哈夫曼编码是一种变长编码方式，它将出现频率较高的字符用较短的编码表示，出现频率较低的字符用较长的编码表示。这样可以大大减小编码长度，提高传输效率。

下面是我给出的C++代码实现哈夫曼编码器与解码器的基本思路：

1. 统计字符出现频度并构造Huffman树

首先读入待编码的文件，统计每个字符的出现频度。然后构造Huffman树，具体实现可以使用优先队列。

2. 生成Huffman编码

通过遍历Huffman树，可以生成每个字符的Huffman编码。通常使用递归的方式实现字符编码的生成。

3. 编码原始文件

读入原始文件，将每个字符替换为其对应的Huffman编码，并将编码写入到编码文件中。

4. 解码编码文件

读入编码文件，根据Huffman编码恢复原始的字符，并将字符写入到字符文件中。

下面是基本代码实现的一个框架：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <queue>
#include <unordered_map>
using namespace std;

// 哈夫曼树节点
struct HuffmanNode {
    char c;  // 字符
    int freq;  // 出现频度
    HuffmanNode* left;
    HuffmanNode* right;
    HuffmanNode(char _c, int _freq) : c(_c), freq(_freq), left(nullptr), right(nullptr) {}
};

// 优先队列比较器
struct Compare {
    bool operator()(const HuffmanNode* a, const HuffmanNode* b) const {
        return a->freq > b->freq;
    }
};

// 统计字符频度
unordered_map<char, int> count_freq(string filename) {
    unordered_map<char, int> freq;
    ifstream fin(filename);
    char c;
    while (fin.get(c)) {
        freq[c]++;
    }
    fin.close();
    return freq;
}

// 构造Huffman树
HuffmanNode* build_huffman_tree(unordered_map<char, int>& freq) {
    priority_queue<HuffmanNode*, vector<HuffmanNode*>, Compare> pq;
    for (auto& kv : freq) {
        pq.push(new HuffmanNode(kv.first, kv.second));
    }
    while (pq.size() > 1) {
        auto left = pq.top(); pq.pop();
        auto right = pq.top(); pq.pop();
        auto parent = new HuffmanNode('*', left->freq + right->freq);
        parent->left = left;
        parent->right = right;
        pq.push(parent);
    }
    return pq.top();
}

// 生成Huffman编码
void generate_huffman_code(HuffmanNode* root, string code, unordered_map<char, string>& codes) {
    if (root == nullptr) return;
    if (root->c != '*') {
        codes[root->c] = code;
    }
    generate_huffman_code(root->left, code + '0', codes);
    generate_huffman_code(root->right, code + '1', codes);
}

// 编码原始文件
void encode_file(string src_filename, string dst_filename, unordered_map<char, string>& codes) {
    ifstream fin(src_filename);
    ofstream fout(dst_filename, ios::binary);
    char c;
    string code;
    while (fin.get(c)) {
        code += codes[c];
        while (code.size() >= 8) {
            char byte = 0;
            for (int i = 0; i < 8; i++) {
                byte = byte << 1;
                if (code[i] == '1') {
                    byte |= 1;
                }
            }
            fout.write(&byte, 1);  // 写入字节
            code = code.substr(8);  // 去掉已经写入的8个bit
        }
    }
    // 处理最后不足8个bit的情况
    if (!code.empty()) {
        char byte = 0;
        for (int i = 0; i < code.size(); i++) {
            byte = byte << 1;
            if (code[i] == '1') {
                byte |= 1;
            }
        }
        byte = byte << (8 - code.size());  // 补齐剩下的bit
        fout.write(&byte, 1);
    }
    fin.close();
    fout.close();
}

// 解码编码文件
void decode_file(string src_filename, string dst_filename, HuffmanNode* root) {
    ifstream fin(src_filename, ios::binary);
    ofstream fout(dst_filename);
    char byte;
    HuffmanNode* node = root;
    while (fin.read(&byte, 1)) {
        for (int i = 0; i < 8; i++) {
            if ((byte & (1 << (7 - i))) != 0) {
                node = node->right;
            } else {
                node = node->left;
            }
            if (node->c != '*') {
                fout.put(node->c);
                node = root;
            }
        }
    }
    fin.close();
    fout.close();
}

int main() {
    // 统计字符频度
    auto freq = count_freq("input.txt");

    // 构造Huffman树
    auto root = build_huffman_tree(freq);

    // 生成Huffman编码
    unordered_map<char, string> codes;
    generate_huffman_code(root, "", codes);

    // 编码原始文件
    encode_file("input.txt", "output.bin", codes);

    // 解码编码文件
    decode_file("output.bin", "decoded.txt", root);

    return 0;
}

其中，encode_file函数将编码文件写入到一个二进制文件中，每8个bit为一个字节，而decode_file函数则读取编码文件，并将解码结果写入到字符文件中。

当然，这只是一个基本的实现，还有很多可以优化的地方。比如可以使用压缩算法进一步压缩编码文件，或者使用并行算法加速编码和解码过程等。