请你给我实现一个霍夫曼编码:实现任意O符号的N重序列信源的最优R进制编码，用户输入ONR

好的，以下是 Python 代码实现霍夫曼编码：

from collections import Counter
import heapq
import math

def huffman_encoding(letters, radix):
    freq_dict = Counter(letters)
    heap = [[wt, [sym, ""]] for sym, wt in freq_dict.items()]
    heapq.heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        lo = heapq.heappop(heap)
        hi = heapq.heappop(heap)
        for pair in lo[1:]:
            pair[1] = '0' + pair[1]
        for pair in hi[1:]:
            pair[1] = '1' + pair[1]
        heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])
    encoding_dict = dict(sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p)))
    max_len = max([len(code) for code in encoding_dict.values()])
    n = math.ceil(math.log(len(encoding_dict), radix))
    for sym, code in encoding_dict.items():
        encoding_dict[sym] = code.zfill(max_len)
        encoding_dict[sym] = ''.join([chr(int(encoding_dict[sym][i:i+n], radix) + ord('0')) for i in range(0, max_len, n)])
    return encoding_dict

def huffman_decoding(encoded_text, encoding_dict, radix):
    max_len = max([len(code) for code in encoding_dict.values()])
    n = math.ceil(math.log(len(encoding_dict), radix))
    decoded_text = ""
    while encoded_text:
        for sym, code in encoding_dict.items():
            if encoded_text.startswith(code):
                enc_sym = encoded_text[:len(code)]
                for i in range(0, max_len, n):
                    dec_sym = int(enc_sym[i:i+n], radix) - ord('0')
                    decoded_text += chr(dec_sym)
                encoded_text = encoded_text[len(code):]
                break
    return decoded_text

if __name__ == '__main__':
    letters = input("请输入O符号的N重序列信源：")
    radix = int(input("请输入R进制："))
    encoding_dict = huffman_encoding(letters, radix)
    print("编码结果：", encoding_dict)
    encoded_text = ''.join([str(ord(sym) - ord('0')).zfill(math.ceil(math.log(radix, 10))) for sym in letters])
    decoded_text = huffman_decoding(encoded_text, encoding_dict, radix)
    print("解码结果：", decoded_text)

代码说明：

- `huffman_encoding` 函数用于对输入字符串进行霍夫曼编码。输入参数 `letters` 是一个字符串，表示信源的字符集；`radix` 是进制数，用于将编码后的字符串转化为数字。
- `huffman_decoding` 函数用于对编码后的字符串进行解码。输入参数 `encoded_text` 是编码后的字符串，`encoding_dict` 是编码字典，`radix` 是进制数。
- 在 `huffman_encoding` 函数中，首先统计 `letters` 中每个字符出现的频率，并将其放入一个小根堆中。然后依次从堆中取出两个出现频率最小的字符，将它们合并成一个节点，该节点的权重为两个字符出现频率的和。将新节点重新放回堆中，并在新节点上构建编码字典。最后将编码字典中的编码字符串转化为数字，并填充到最大长度。
- 在 `huffman_decoding` 函数中，首先将编码字符串根据编码字典进行解码。解码过程中，根据编码字典中最长编码的长度和进制数，将编码后的字符串分割成若干段，每段转化为一个数字并减去 `'0'` 的 ASCII 码值，得到原始字符的 ASCII 码值，再将其转化为字符。最后将所有字符拼接成一个字符串返回。

注意：由于 Python 中的字符串是不可变对象，因此在 `huffman_encoding` 函数中，需要使用 `pair[1] = '0' + pair[1]` 和 `pair[1] = '1' + pair[1]` 来更新编码字符串。如果直接使用 `pair[1] += '0'` 和 `pair[1] += '1'`，则只会在函数内部改变 `pair[1]` 的值，不会改变 `encoding_dict` 中对应字符的编码字符串。