Huffman编码与解码：自动生成电文字符的高效算法

"HEFUMAN树，二叉树排序与电文编码" HEFUMAN树，也称为霍夫曼树（Huffman Tree），是一种特殊的二叉树结构，常用于数据压缩和编码，特别是在文本编码中，可以实现高效的信息压缩。在题目中，你被要求实现一个程序，可以从键盘接收一组电文字符，并根据这些字符出现的频率构建Huffman树，生成对应的Huffman编码。这种编码方法是基于贪心算法，通过不断地合并频率最低的两个字符节点，形成新的节点，直到所有的字符都有一个父节点，形成一棵完全二叉树。 首先，你需要定义两个结构体：`CodeType`用于存储单个字符的编码结果，包括字符本身、编码的位串以及编码的起始位置；而`HuffmanTree`用于表示Huffman树的节点，包含字符、权重（字符出现的频率）、左孩子、右孩子和父节点等信息。 算法流程大致分为以下几个步骤： 1. 初始化Huffman树：创建M个节点，每个节点初始化为无父节点、权重为0、左右孩子为-1。 2. 输入字符和权值：用户通过键盘输入N个字符及其对应的出现频率（权值），并将这些信息存储在`tree`数组中。 3. 构建Huffman树：遍历输入的节点，每次找出权值最小的两个节点（无父节点），将它们合并成一个新的节点，这个新节点的权重是两个子节点权重之和，新节点的左孩子和右孩子分别指向原来的两个子节点，然后更新这两个子节点的父节点信息。 4. 重复合并过程，直到所有的字符都有父节点，形成一棵完全二叉树。此时，每个节点代表一个字符的编码路径，从根节点到叶子节点的路径长度就是对应字符的Huffman编码。 5. 输出Huffman编码：对于输入的电文，根据构建的Huffman树，从根节点开始，按照编码路径向下走，每遇到一个左分支加0，右分支加1，直到到达叶子节点，记录下经过的二进制序列，这就是字符的Huffman编码。 6. 翻译Huffman编码：用户输入由Huffman编码生成的代码串，程序解析这个代码串，根据编码规则还原出原始字符，输出对应的电文字符串。 这个任务涉及到数据结构（二叉树、链表）操作、排序算法（查找权值最小的节点）、以及编码和解码的概念，需要结合编程语言如C++或Python进行实现。完成这个项目后，你不仅能掌握Huffman编码的基本原理，还能提升对数据结构和算法的实际运用能力。