用C++写一段程序，要求。请编程实现哈夫曼树的构造，以及对该哈夫曼树的编码

哈夫曼树，也称为最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于数据压缩。以下是使用C++实现哈夫曼树构建和编码的一个简单示例：

首先，我们需要定义一个`Node`结构体，它包含字符、频率和两个指向孩子的指针：

struct Node {
    char data;
    int freq;
    Node* left = nullptr;
    Node* right = nullptr;
};

然后，我们可以创建一个优先队列来存储节点，并实现构建哈夫曼树的函数：

// 使用堆实现优先队列
class PriorityQueue {
    // ...省略队列的具体实现...
};

void buildHuffmanTree(vector<char>& freqs, vector<Node*>& huffNodes) {
    PriorityQueue pq(freqs.begin(), freqs.end());
    for (int i = 0; i < freqs.size(); ++i)
        huffNodes[i] = new Node{' ', freqs[i]};  // 初始化根节点

    while (pq.size() > 1) {
        Node* left = pq.top(); pq.pop();
        Node* right = pq.top(); pq.pop();

        // 创建新的节点，将左、右节点合并
        Node* newNode = new Node {};
        newNode->freq = left->freq + right->freq;
        newNode->left = left;
        newNode->right = right;

        // 将新节点放回堆
        pq.push(newNode);
    }

    // 最后得到的就是哈夫曼树的根节点
    huffNodes[0] = pq.top();
}

对于编码，我们可以在哈夫曼树上遍历，从根到每个字符生成其对应的编码。这里假设我们通过深度优先搜索（DFS）来实现：

string getCode(Node* node, string parentCode = "") {
    if (!node) return "";
    if (node->data == ' ') return parentCode;

    return getCode(node->left, parentCode + "0") + getCode(node->right, parentCode + "1");
}

vector<pair<char, string>> huffmanEncoding(const vector<char>& chars, const vector<int>& freqs) {
    // 先构建哈夫曼树
    vector<Node*> huffNodes(chars.size());
    buildHuffmanTree(freqs, huffNodes);

    // 编码并返回结果
    vector<pair<char, string>> encoding;
    for (char c : chars) {
        auto code = getCode(huffNodes[c - 'a']);  // 字符'a'到'z'对应哈夫曼树的节点
        encoding.push_back({c, code});
    }
    return encoding;
}