利用C++编程，要求为使用Huffman编码的通信系统实现信息收发编写程序，以顺序存储结构方式存储二叉树，实现Huffman编译码。

在C++中实现Huffman编码的通信系统，首先我们需要理解Huffman编码的基本原理，即构建频率最低的字符所构成的最优二叉树，其中叶子节点代表字符，内部节点表示合并频率较低的两个子节点。接下来，我们可以按照以下步骤创建一个简单的Huffman编码实现：

1. **字符频率统计**：
首先读取输入的数据，计算每个字符的出现频率，并将它们放入一个哈希表或映射中。

2. **创建优先队列（堆）**：
使用`std::priority_queue`，用于存储节点及其频率，优先级根据频率从低到高排序。

3. **构建Huffman树**：
循环从优先队列中取出两个频率最低的节点，合并成一个新的节点，新节点的频率为两个子节点之和，然后将其插入优先队列。重复此过程，直到只剩下一个节点，就是Huffman树的根节点。

4. **序列化Huffman树**：
为了将二叉树转换为顺序存储结构，可以采用前序遍历（根-左-右），每遇到一个非叶节点就增加一个标记（例如，空格或特殊字符）表示左孩子和右孩子的开始位置，直到到达叶节点时记录字符。

5. **编码实现**：
对于每个字符，查找其在Huffman树中的路径，用二进制串表示。例如，从根到叶节点的过程中，遇到左分支记为0，遇到右分支记为1。

6. **解码实现**：
用户输入编码后的字符串，根据Huffman树的路径规则解码还原原始字符。

下面是一个简化的Huffman编码实现的核心部分：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <unordered_map>

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

// 创建新的节点
Node* newNode(char data, int freq) {
    Node* node = new Node();
    node->data = data;
    node->freq = freq;
    node->left = node->right = nullptr;
    return node;
}

// 插入节点到堆中
void insertPriorityQueue(std::priority_queue<Node*, std::vector<Node*>, std::greater<Node*>>& pq, Node* node) {
    pq.push(node);
}

// 合并两个频率最低的节点
Node* mergeNodes(Node* a, Node* b) {
    if (a == nullptr || b == nullptr)
        return a ? a : b;

    if (a->freq < b->freq) {
        a->right = mergeNodes(a->right, b);
        return a;
    } else {
        b->left = mergeNodes(a, b->left);
        return b;
    }
}

// 生成Huffman编码
std::string buildHuffmanCode(std::unordered_map<char, int>& frequencyMap) {
    // ... (这里省略构建优先队列和合并节点的过程)
}

// 编码函数
std::string encode(const std::string& input, const std::string& codeMap) {
    // ... (这里省略编码实际操作)
}

// 解码函数
std::string decode(const std::string& encodedInput, const std::string& codeMap) {
    // ... (这里省略解码实际操作)
}

int main() {
    // ... (这里省略输入频率统计和创建Huffman树的过程)
    std::string huffmanCode = buildHuffmanCode(frequencyMap);
    std::string encodedData = encode(originalText, huffmanCode);
    std::string decodedData = decode(encodedData, huffmanCode);

    return 0;
}

注意，这只是一个基础框架，实际完整代码需要填充构建优先队列、合并节点、前序遍历等细节。同时，`encode` 和 `decode` 函数需要基于Huffman树的路径来实现。最后别忘了添加相应的错误检查和边界条件处理。