请用c语言构造一棵赫夫曼树并输出叶子节点的赫夫曼编码

赫夫曼树，也称为最优二叉树，是一种自底向上的贪心算法用于构建带权路径长度最短的二叉树。在C语言中，我们可以用数组来存储字符及其频率，然后通过优先队列数据结构来构造赫夫曼树。以下是简单的步骤：

1. **创建结构体**：首先定义一个包含字符、频率和左右孩子的结构体，如HuffmanNode。

typedef struct HuffmanNode {
    char data;
    int freq;
    HuffmanNode* left;
    HuffmanNode* right;
} HuffmanNode;

2. **初始化**：创建一个字符频率表，例如`freq_table[]`，并将数据插入到`HuffmanNode`数组中。

HuffmanNode *nodes[256]; // 假设我们处理ASCII字符

3. **优先队列**：使用优先队列（通常用二叉堆实现），将所有节点放入其中，依据频率排序。

4. **构建树**：从队列中取出两个频率最低的节点合并成一个新的节点，新节点的频率为两者之和，左孩子为一个节点，右孩子为另一个。这个新节点替换掉原来的队首元素，然后继续从队列中取下剩余的节点，重复上述过程，直到只剩下一个节点为止。

5. **编码生成**：最后得到的根节点就是赫夫曼树的根，你可以遍历这棵树，对于每个非叶节点，如果它的左孩子代表0，右孩子代表1，那么就可以按照路径上的比特流来表示其下的叶子节点。

6. **输出编码**：遍历叶子节点，记录每条边（即路径）经过的节点，将其转换为0和1的字符串形式作为赫夫曼编码。

以下是简化的伪代码示例：

// 初始化堆和节点
...

void huffmanEncode() {
    while (queue.size > 1) {
        HuffmanNode* nodeA = queue.pop();
        HuffmanNode* nodeB = queue.pop();

        // 创建新节点
        HuffmanNode* newNode = createNewNode(nodeA->data, nodeB->data, nodeA->freq + nodeB->freq);
        newNode->left = nodeA;
        newNode->right = nodeB;

        // 插入新节点回堆
        insertIntoHeap(newNode);

        // 输出过程中节点A或B的编码
        if (nodeA != NULL && nodeB != NULL) {
            encodeLeaf(nodeA, "0");
            encodeLeaf(nodeB, "1");
        }
    }

    // 最终根节点的编码
    encodeLeaf(root, ""); // 或者直接访问root的赫夫曼编码
}

// 用于输出叶子节点编码的辅助函数
void encodeLeaf(HuffmanNode* node, char bit) {
    // 记录编码并递归处理左、右子节点
    // ...
}

注意，实际的C代码需要考虑数据结构的细节以及错误处理，这里只是给出了一个思路。完成这个任务可能会涉及更复杂的代码组织。