函数Huffmandict 的代码写给我，注释要求用中文

以下是Python中实现Huffman编码的Huffmandict函数代码（附中文注释）：

# 定义Huffmandict函数，接收一个字典作为输入参数
def Huffmandict(freq):
    """
    Huffman编码的字典
    :param freq: 输入的字典，key为字符，value为出现频率
    :return: 返回一个字典，key为字符，value为Huffman编码
    """
    # 初始化一些变量
    nodes = []
    for k in freq:
        nodes.append((freq[k], k))
    # 初始化节点列表，将输入字典中的字符和频率加入列表

    while len(nodes) > 1:
        # 取出频率最小的两个节点
        nodes.sort()
        left = nodes[0]
        right = nodes[1]
        # 将取出的两个节点合并成一个节点
        nodes = nodes[2:]
        merged_freq = left[0] + right[0]
        merged = (merged_freq, left, right)
        nodes.append(merged)
    # 循环合并节点，直到只剩下一个节点

    def encode_dict(d, prefix=""):
        """
        递归函数，生成Huffman编码的字典
        :param d: Huffman编码中的字典
        :param prefix: Huffman编码前缀
        :return: Huffman编码中的字典
        """
        if len(d) == 1:
            # 如果只有一个字符，则直接返回编码
            char, freq = d.items()[0]
            return {char: prefix}

        left = {}
        right = {}
        # 初始化左右节点

        lf, lt = d.popitem()
        rf, rt = d.popitem()
        # 取出频率最小的两个节点

        for char in lt:
            left[char] = lt[char]
        for char in rt:
            right[char] = rt[char]
        # 将取出的两个节点分别放入左右节点中

        encoded_dict = {}
        encoded_dict.update(encode_dict(left, prefix + "0"))
        encoded_dict.update(encode_dict(right, prefix + "1"))
        # 递归调用自身，生成Huffman编码

        return encoded_dict

    encoding = encode_dict({nodes[0][1]: nodes[0][0]})
    # 生成Huffman编码字典

    return encoding

这个函数的主要思路是先根据输入的字典构建Huffman树，然后通过递归遍历Huffman树生成Huffman编码的字典。具体实现细节请参考注释。