构建哈夫曼树与编码：基于频率的字符压缩

在本次实验中，学生将深入理解数据结构中的关键概念——哈夫曼树（Huffman Tree）和哈夫曼编码（Huffman Coding）。哈夫曼树是一种特殊的二叉树，它是在给定一组字符及其出现频率的基础上构建的，具有最小带权路径长度，常用于数据压缩算法中。哈夫曼编码则是利用哈夫曼树的特点，为每个字符分配一个独一无二的编码，使得编码长度与字符出现的频率成反比，从而实现高效的数据压缩。 实验的步骤如下： 1. 实验准备： - 学生需要使用如上所述的`huffmanTree.h`模板类，其中定义了节点（Node）和哈夫曼代码（huffmanCode）结构，以及创建、删除哈夫曼树和编码的方法。 2. 实验流程： - 输入阶段：从终端获取若干个字符，记录每个字符的出现频率，这些频率将作为构建哈夫曼树的权值。 - 哈夫曼树构建：根据字符频率创建哈夫曼树，通过`createHuffmanTree`方法，传入字符数据数组和权值数组，该函数会按照优先选择较小权值节点的原则，合并节点形成树状结构。 - 哈夫曼编码生成：完成哈夫曼树后，调用`huffmanEncoding`函数，为每个字符生成对应的哈夫曼编码。哈夫曼编码是根据树的路径生成的，左子节点通常对应编码为0，右子节点对应编码为1。 - 打印结果：最后，通过`printHuffmanCode`函数，输出生成的哈夫曼树结构和每个字符的哈夫曼编码。 3. 实验目的： - 通过实际操作，使学生掌握哈夫曼树的构造过程，理解其在数据压缩中的应用原理，以及如何根据哈夫曼树计算出高效的编码。 - 提升学生的算法设计和分析能力，特别是对于动态构建数据结构和解决最优化问题的理解。 4. 实验注意事项： - 在实现过程中，需要注意内存管理，特别是在`huffmanTree`类的构造函数和析构函数中，要正确地动态分配和释放内存。 - 需要编写合适的辅助函数，如`selectMin`，用于找到当前未被合并的最小权值节点。 通过这个实验，学生们不仅能够巩固数据结构的知识，还能提高他们的编程实践能力和问题解决能力，为未来在数据处理和编码优化等领域打下坚实的基础。