贪心法求解哈夫曼编码问题。 设要编码的字符集为{d1， d2， …， dn}，它们出现的频率为{w1， w2， …， wn}，应用哈夫曼树构造最优的不等长的由0、1构成的编码方案。python

以下是使用贪心法求解哈夫曼编码问题的 Python 代码实现：

class Node:
    def __init__(self, weight, char=None):
        self.weight = weight
        self.char = char
        self.left = None
        self.right = None

def huffman_encoding(char_weights):
    nodes = [Node(weight, char) for char, weight in char_weights.items()]
    while len(nodes) > 1:
        nodes.sort(key=lambda node: node.weight)
        left = nodes.pop(0)
        right = nodes.pop(0)
        parent = Node(left.weight + right.weight)
        parent.left = left
        parent.right = right
        nodes.append(parent)
    root = nodes[0]

    codes = {}
    def generate_codes(node, current_code=''):
        if not node:
            return
        if node.char:
            codes[node.char] = current_code
        generate_codes(node.left, current_code + '0')
        generate_codes(node.right, current_code + '1')
    generate_codes(root)

    encoded_text = ''.join(codes[char] for char in char_weights.keys())
    return encoded_text, codes

char_weights = {'d1': 2, 'd2': 3, 'd3': 6, 'd4': 8, 'd5': 10}
encoded_text, codes = huffman_encoding(char_weights)
print('Encoded text:', encoded_text)
print('Codes:', codes)

代码中定义了一个 `Node` 类来表示哈夫曼树的节点，其中 `weight` 属性表示节点权重，`char` 属性表示节点代表的字符，`left` 和 `right` 属性分别表示左子节点和右子节点。

在 `huffman_encoding` 函数中，首先将每个字符及其权重转换为一个 `Node` 对象，并将它们放入一个列表中。接着使用贪心策略，每次从列表中取出两个权重最小的节点作为新的父节点，并将它们从列表中删除，直到列表中只剩下一个节点，即为哈夫曼树的根节点。

在生成哈夫曼树的过程中，我们可以利用递归的方式生成每个字符的编码。对于每个节点，如果它代表一个字符，则将该字符与对应的编码存入字典 `codes` 中；否则，递归地处理左子节点和右子节点，并在编码前加上 '0' 或 '1'，以区分左右子树。

最后，我们将每个字符的编码拼接起来，得到压缩后的文本，并返回编码字典 `codes`。