请详细描述在内存中如何存储和遍历二叉树，以及如何根据给定字符频率序列构建哈夫曼树，并提供相应的数据结构定义和遍历伪代码。

在内存中存储和遍历二叉树以及构建哈夫曼树是数据结构与算法中的关键知识点。推荐深入研读《掌握数据结构：深入理解树形结构及其应用》这本书，它将带你全面理解树的定义、基本概念、存储结构、遍历、构造等关键概念。

参考资源链接：[掌握数据结构：深入理解树形结构及其应用](https://wenku.csdn.net/doc/5ci2u0v2p2?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，二叉树的内存存储主要有两种方式：顺序存储和链接存储。顺序存储通常使用数组来实现，每个节点按照层次顺序存储在数组的不同位置，可以快速访问任意节点，但可能会造成内存浪费。链接存储则通过节点的左右指针来链接各个节点，更加灵活和节省空间，适合稀疏的树结构。

遍历二叉树是树操作中的基础，常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历。以下是使用递归方式实现的前序遍历伪代码示例：

class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None

def preorder_traversal(root):
    if root is None:
        return
    # 访问根节点
    print(root.value, end=' ')
    # 遍历左子树
    preorder_traversal(root.left)
    # 遍历右子树
    preorder_traversal(root.right)

哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树，广泛应用于数据压缩等领域。构建哈夫曼树通常需要以下步骤：

1. 根据给定的字符频率创建叶子节点，并将它们作为森林的初始树集合。
2. 在森林中找出两棵根节点的权值最小的树，将它们合并为一棵新树，新树的根节点权值为两棵子树根节点权值之和。
3. 将新树加入森林，重新开始第二步，直到森林中只剩下一棵树。

下面是构建哈夫曼树的伪代码示例：

class HuffmanNode:
    def __init__(self, char, freq):
        self.char = char
        self.freq = freq
        self.left = None
        self.right = None

def build_huffman_tree(frequencies):
    priority_queue = [HuffmanNode(char, freq) for char, freq in frequencies.items()]
    heapq.heapify(priority_queue)
    while len(priority_queue) > 1:
        left = heapq.heappop(priority_queue)
        right = heapq.heappop(priority_queue)
        merged = HuffmanNode(None, left.freq + right.freq)
        merged.left = left
        merged.right = right
        heapq.heappush(priority_queue, merged)
    return priority_queue[0]

通过《掌握数据结构：深入理解树形结构及其应用》这本书，你可以更全面地掌握树的定义、存储结构、遍历算法以及哈夫曼树的构建方法，为解决实际问题提供有力的工具。

参考资源链接：[掌握数据结构：深入理解树形结构及其应用](https://wenku.csdn.net/doc/5ci2u0v2p2?spm=1055.2569.3001.10343)