本次实验首先对赫夫曼树的存储结构进行练习。接着实现赫夫曼树的构造算法，具体内容包括: 1.定叉赫夫曼树以及赫夫受编码的存储结构。 2给定口个叶子结点及其权值，构造出一张赫夫支树。的代码

赫夫曼树（Huffman Tree），也叫最优二叉树，是一种自底向上的贪心算法，用于数据压缩。在练习中，我们通常会关注其两个关键部分：

1. 存储结构：赫夫曼树是二叉树，每个节点包含两个属性：一个字符（如果它是叶节点）或两个较小的子树（如果它是内部节点）。我们可以使用链式存储结构，比如二叉链表，其中每个节点维护一个指向左孩子的指针、一个指向右孩子的指针，以及一个额外的数据字段（如权重或频率）。

2. 构造算法：给定一组字符和对应的权重（或频率），我们按照以下步骤构造赫夫曼树：
a) 创建一个优先队列，并将所有的叶子节点（字符和它们的权重）放入队列。
b) 取出队列中的最小权重的两个节点，合并成一个新的节点（新节点的权重是两者的和，作为新节点的父节点）。
c) 将新节点插入队列，并重复步骤b，直到只剩下一个节点，这就是最终的赫夫曼树的根节点。
d) 根据生成的树，从根到每个叶子节点的路径可以构成霍夫曼编码，其中较短的路径对应于更优的编码。

下面是这个过程的一个简化版本的伪代码示例：

def build_huffman_tree(freqs):
    # Step 1: Create a priority queue with (weight, node) pairs
    pq = [(freq, Node(ch)) for ch, freq in freqs.items()]
    
    while len(pq) > 1:
        # Step 2: Get the two smallest nodes
        left = heapq.heappop(pq)
        right = heapq.heappop(pq)
        
        # Step 3: Merge them into a new node
        merged_freq = left[0] + right[0]
        new_node = Node(None, left[1], right[1])
        new_node.freq = merged_freq
        
        # Step 4: Insert the merged node back into the priority queue
        heapq.heappush(pq, (merged_freq, new_node))
    
    return pq[0][1]  # Return the root of the Huffman tree

# Example usage
freqs = {'A': 5, 'B': 9, 'C': 16}  # Leaf nodes and their frequencies
huff_tree = build_huffman_tree(freqs)