Huffman树的先序遍历步骤，以及代码实现流程

Huffman树是一种基于贪心算法的压缩算法，它可以将一组数据按照出现频率构建出一棵最优二叉树，压缩后的数据可以达到最小。

Huffman树的先序遍历步骤如下：
1. 统计待编码的字符出现的频率，构建出字符频率表。
2. 将字符频率表中的每个字符看作一棵只有一个叶子结点的二叉树。
3. 将字符频率表中的每个二叉树按照频率从小到大排序。
4. 取出频率最小的两个二叉树，合并成一棵新的二叉树，新的二叉树的根节点的频率为两个二叉树的频率之和。
5. 将新的二叉树插入到已排序的二叉树列表中的合适位置。
6. 重复步骤4和步骤5，直到所有的二叉树合并成一棵完整的树为止。
7. 对于新构建出的Huffman树，从根节点出发，每当遇到左孩子就输出0，遇到右孩子就输出1，输出的0和1组成的字符串就是字符的Huffman编码。

以下是Huffman树的Python实现代码：

class TreeNode:
    def __init__(self, freq, char=None):
        self.freq = freq
        self.char = char
        self.left = None
        self.right = None
        
def build_huffman_tree(freq_dict):
    nodes = [TreeNode(freq, char) for char, freq in freq_dict.items()]
    while len(nodes) > 1:
        nodes.sort(key=lambda x: x.freq)
        left_node = nodes.pop(0)
        right_node = nodes.pop(0)
        new_node = TreeNode(left_node.freq + right_node.freq)
        new_node.left = left_node
        new_node.right = right_node
        nodes.append(new_node)
    return nodes[0]
    
def generate_huffman_code(root):
    def dfs(node, code):
        if node.char is not None:
            huffman_codes[node.char] = code
        else:
            dfs(node.left, code + '0')
            dfs(node.right, code + '1')
            
    huffman_codes = {}
    dfs(root, '')
    return huffman_codes

其中，build_huffman_tree函数用于构建Huffman树，generate_huffman_code函数用于生成Huffman编码。