给定26个1-100表示的非归一化概率，和一个26个小写字母组成的序列，计算使用霍夫曼压缩后，这个序列占用的总比特数 输入格式 输入为1行，前面26个数字为小写字母a-z的非归一化概率，然后是一个序列，数字和序列间均以空格隔开 输出格式 输出为一个数字，表示这个序列占用的总比特数

好的，根据您给出的输入输出格式，我可以给出以下Python代码实现来计算霍夫曼压缩后这个序列占用的总比特数：

import heapq
import math

# 读入概率和序列
probs = list(map(int, input().split()))
seq = input().strip()

# 构建霍夫曼编码树
heap = [(p, i) for i, p in enumerate(probs)]
heapq.heapify(heap)
while len(heap) > 1:
    p1, i1 = heapq.heappop(heap)
    p2, i2 = heapq.heappop(heap)
    heapq.heappush(heap, (p1+p2, i1+i2))
root = heap[0][1]

# 生成霍夫曼编码
codes = [''] * 26
def build_code(node, code):
    if node < 26:
        codes[node] = code
    else:
        build_code(node//2, code + str(node%2))
build_code(root, '')

# 计算压缩后的比特数
bits = 0
for c in seq:
    bits += len(codes[ord(c)-ord('a')])
bits = math.ceil(bits/8)

print(bits)

代码的思路和前面的回答一样，先构建霍夫曼编码树，然后根据树生成对应的霍夫曼编码，最后统计压缩后的比特数。

需要注意的是，在Python中整数除法`//`得到的结果已经向下取整，因此我们不需要显式地进行向下取整。另外，在统计比特数时，需要将比特数向上取整。在本代码中，我们使用了Python的`math`库来实现向上取整。

希望这个代码可以帮助到您！