已知字符“a,b,c,d”出现的频率分别为7、5、2、4，编写算法实现哈夫曼树及编码操作。

### 回答1：
哈夫曼树是一种用于数据压缩的树形结构，它可以根据字符出现的频率来构建一棵树，从而实现对数据的压缩。对于给定的字符集，我们可以通过以下步骤来构建哈夫曼树：

1. 将字符按照出现频率从小到大排序，得到序列：c(2), d(4), b(5), a(7)。

2. 从序列中选取出现频率最小的两个字符，将它们作为叶子节点构建一棵二叉树，其根节点的权值为这两个字符的出现频率之和。在序列中删除这两个字符，将新的节点插入序列中，保持序列有序。

3. 重复步骤2，直到序列中只剩下一个节点，这个节点就是哈夫曼树的根节点。

4. 对于每个叶子节点，从根节点开始向下遍历，记录经过的路径上的边的方向（0表示向左，1表示向右），得到该字符的哈夫曼编码。

根据上述步骤，我们可以得到如下的哈夫曼树：

18
/ \
9 a(7)
/ \
c(2) d(4)
\
b(5)

其中，根节点的权值为18，表示所有字符出现的总次数。从根节点开始向下遍历，得到每个字符的哈夫曼编码：

a: 1
b: 00
c: 010
d: 011

这样，我们就可以用哈夫曼编码来压缩数据了。例如，对于字符串“abacada”，它的压缩结果为“1000010100111011”。

### 回答2：
哈夫曼树是一种基于最小代价的树形结构，被广泛应用于数据压缩和编码中。对于给定的一组字符及其出现频率，可以通过构建哈夫曼树来得到最小代价的编码。

算法流程如下：

1. 将字符按照出现频率从小到大排序，建立叶子节点。

2. 取最小频率的两个节点作为左右儿子，生成一颗新节点，该新节点的频率为左右儿子频率之和。

3. 将新节点插入到集合中，按照新节点的频率从小到大排序。

4. 重复步骤2-3，直到只剩下一颗树，即为哈夫曼树。

5. 从根节点出发，对于左儿子赋值为0，右儿子赋值为1，得到每个字符的编码。

例如，对于“a，b，c，d”出现的频率分别为7、5、2、4，可以按照如下流程构建哈夫曼树。

首先，按照频率排序，得到节点集合：c(2)、d(4)、b(5)、a(7)。

取最小频率的两个节点c和d作为左右儿子，生成新节点cd(6)，将其插入集合中得到：cd(6)、b(5)、a(7)。

再取最小频率的两个节点cd和b作为左右儿子，生成新节点cdb(11)，将其插入集合中得到：a(7)、cdb(11)。

最后，将最后剩下的两个节点a和cdb合并为一颗树。

得到的哈夫曼树如下图所示：

18
/ \
11 7
/ \
cdb(6) b(5)
/ \
c(2) d(4)

根据哈夫曼树生成的编码如下：

a: 0
b: 10
c: 110
d: 111

因此，字符"a"的编码为0，字符"b"的编码为10，字符"c"的编码为110，字符"d"的编码为111。可以利用这些编码对原始数据进行压缩和解压缩。

### 回答3：
哈夫曼树是一种树形结构，它被广泛地应用于数据压缩和编码。它的基本思想是将出现频率较高的字符用较短的编码表示，而将出现频率较低的字符用较长的编码表示，从而获得更高的压缩比。现在我们来讲一下如何构建哈夫曼树以及如何对字符进行编码操作。

首先，我们需要将每个字符及其对应的频率以键值对的形式存储起来，如下所示：

a:7
b:5
c:2
d:4

然后，我们可以将每个字符看作一个节点，频率作为节点的权值。我们可以把所有节点按照其权值从小到大排序，然后依次取出两个权值最小的节点，合并成一个新的节点，该节点的频率为两个节点的频率之和。如此往复，直到只剩下一个节点，这个节点就是哈夫曼树的根节点。

接着，我们可以根据哈夫曼树来对字符进行编码。在哈夫曼树中从根节点开始向下，若向左则编码为0，向右则编码为1。将每个字符的编码存储到一个哈希表中，如下所示：

a: 0
b: 10
c: 110
d: 111

这样，我们就完成了哈夫曼树的建立和字符的编码工作。

最后，我们可以用哈夫曼编码对文本进行压缩。具体做法是将文本字符串中的每个字符替换为其对应的编码，然后将其转换为二进制流，即可实现文本的压缩。在解压时，只需利用解压算法，根据哈夫曼树重新将编码转换为原有的字符即可。

总之，哈夫曼树是一种非常重要的数据结构，在数据压缩和编码中具有广泛的应用。我们可以根据其基本思想，构建哈夫曼树，对字符进行编码，从而实现文本的压缩和解压缩。