已知符号集合及概率分布，用Matlab求Huffman编码的代码

在MATLAB中，Huffman编码是一种用于数据压缩的无损数据编码方法，尤其适用于频度较高的字符。下面是使用MATLAB实现Huffman编码的基本步骤：

首先，你需要两个输入：一个字符串或符号数组及其对应的频率。假设我们已经有了一个符号集合`symbols`和它们的概率分布`probabilities`。

1. **计算频率表**：将概率数组转换为结构体数组，便于后续操作。

symbol_freqs = containers.Map(symbols, probabilities);

2. **构建优先队列**：创建一个优先队列（二叉堆），初始时元素为所有符号及其频率。

pq = makeTree(symbol_freqs);

这里`makeTree`函数一般自定义，用于构建一个二叉树结构，其中每个节点代表一个符号及其频率。

3. **合并最小的节点**：不断从队列中取出两个频率最低的节点，合并成一个新的节点，新节点的频率为其子节点之和，作为键值，并将其加入队列。重复此过程直到只剩下一个节点。

while height(pq) > 1
    [parent, left, right] = popMin(pq);  % Pop two smallest elements
    pq = insertNode(pq, combineNodes(parent, left, right));  % Merge and insert back
end

`popMin`用于获取队列中最小的元素，`insertNode`用于插入新的节点到队列。

4. **构造Huffman树**：最后的节点就是Huffman树的根，我们可以遍历树来生成编码。

root = pq.first;  % 获取Huffman树根
huffTree = buildCodeTable(root);

`buildCodeTable`函数用于递归地生成编码表。

5. **编码**：对于给定的符号集合，使用Huffman树进行编码。

encoded_symbols = huffTree.encode(symbols);

现在`encoded_symbols`就是原始符号经过Huffman编码后的结果。

完整的代码可能看起来像这样：

function huffCodes = huffmanEncoding(symbols, probabilities)
    symbol_freqs = containers.Map(symbols, probabilities);

    % ... (上述步骤)

    huffTree = buildCodeTable(root);
    huffCodes = huffTree.encode(symbols);
end