C++实现：霍夫曼树与二叉搜索树的数据结构实验

"这篇资源是关于C++实现的霍夫曼树和二叉搜索树的数据结构实验。其中包含了霍夫曼树（Huffman Tree）和二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）的相关代码实现，以及相关的辅助数据结构，如链式队列（Linked Queue）的模板类定义。" 霍夫曼树，又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。在数据压缩领域中，霍夫曼编码利用霍夫曼树构建编码表，以减少数据的存储空间。霍夫曼树的基本构建步骤包括： 1. 将每个元素视为一个只有一个节点的二叉树，将这些小树按照权重从小到大排列。 2. 取出最小的两个树合并成一棵新树，新树的权重是两个小树权重之和，将新树放入队列。 3. 重复步骤2，直到队列中只剩下一棵树，这棵树就是霍夫曼树。 在给定的代码中，`BinaryTreeNode`类定义了一个通用的二叉树节点，包含数据成员`data`，以及指向左子节点和右子节点的指针`left`和`right`。`BinaryTree`类未在提供的代码片段中展示，但通常会包含插入、删除、查找等操作。 二叉搜索树是一种特殊的二叉树，其特性是： 1. 左子树上所有节点的值都小于根节点的值。 2. 右子树上所有节点的值都大于根节点的值。 3. 左右子树也分别是二叉搜索树。 在C++代码中，`LinkedQueue`是一个链式队列的模板类，用于辅助霍夫曼树的构建。它包含`front`和`rear`指针表示队列的首尾，以及`IsEmpty`和`IsFull`方法来检查队列的状态。`Node`类定义了链表节点，包含数据成员`data`和指向下一个节点的指针`link`。 此外，资源中还定义了异常类`OutOfBounds`和`Wrong`，用于处理边界条件错误和程序运行时错误。 这个资源提供了C++实现霍夫曼树和二叉搜索树的基础框架，可以帮助学习者理解并实现这两种数据结构的关键算法。通过这个实验，可以深入理解数据结构的基本概念，提高编程能力，并为实际应用中的数据压缩和搜索问题提供解决方案。