有n个字符采用str字符串存放，对应的权值采用int数组w存放，完成以下任务：设计一个算法构造对应的哈夫曼树，其根结点为root，要求哈夫曼树采用二叉链结构存储

为了构造一个基于字符权值的哈夫曼树（也称为最优二叉树），您可以遵循以下步骤：

1. **初始化**：
- 创建一个空的二叉链表结构 `HNode` 类型的数组，`nodes` 或者 `treeNodes`，并将输入的字符和对应权重分别存储为节点的 `ch` 和 `w` 属性。
- 将所有节点构造成 `HNode` 实例并添加到一个优先级队列（如最小堆）中，队列的键是节点的权重。

2. **构建最小堆**：
- 每次从堆顶取出两个权重最小的节点，合成一个新的节点（父节点），新的节点权重为前两个节点权重之和，新节点的 `lchild` 和 `rchild` 分别指向前两个节点。
- 将新节点放回堆中，因为它是当前剩余节点中最轻的。

3. **重复直至只剩一个节点**：
- 当队列中只剩下一个节点时，这个节点就是哈夫曼树的根节点，因为它已经包含了所有的字符。

4. **遍历构建的二叉链结构**：
- 从根节点开始，依次访问每个节点，利用节点的左右子节点连接，同时记录下每个字符的路径信息，这将是生成哈夫曼码的基础。

下面是伪代码示例：

HNode createHuffmanTree(String str, int[] w) {
    List<HNode> nodeList = new ArrayList<>();
    // 转换字符串和权值为HNode列表
    for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
        nodeList.add(new HNode(str.charAt(i), w[i]));
    }
    PriorityQueue<HNode> priorityQueue = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.w - b.w);

    for (HNode n : nodeList) {
        priorityQueue.offer(n);
    }

    // 构建二叉链哈夫曼树
    while (priorityQueue.size() > 1) {
        HNode left = priorityQueue.poll();
        HNode right = priorityQueue.poll();
        HNode combined = new HNode(null, left.w + right.w);
        combined.lchild = left;
        combined.rchild = right;
        priorityQueue.offer(combined);
    }

    return priorityQueue.poll();  // 根节点
}