绘制哈夫曼树并输出

"图形化输出哈弗曼树-数据结构" 哈弗曼树（Huffman Tree），也称为最优二叉树，是一种特殊的二叉树，常用于数据编码，特别是在数据压缩中。它的构建基于哈弗曼编码，一种变长前缀编码方法，可以使得频繁出现的字符用较短的编码表示，从而提高压缩效率。哈弗曼树的构造过程通常通过哈弗曼算法完成，其核心思想是贪心策略，即每次合并两个权值最小的节点来形成一个新的节点，直到所有节点合并成一棵树。 在给定的代码中，可以看到哈弗曼树的构建和图形化输出过程。首先，`Node` 结构体定义了树的节点，包含字符、左子节点、右子节点、节点的权值（频度）以及深度等属性。`pq` 是一个优先队列，用于存储节点，按照权值进行排序。`DFS` 函数是深度优先搜索，用于遍历并输出哈弗曼树的图形化表示。 1. `pq.push`：将具有非零频度的字符节点放入优先队列，节点的权值为其在字符串`str`中出现的次数。 2. `DFS`函数：深度优先遍历哈弗曼树。每个节点的深度`deep`用于决定输出时的缩进程度。对于内部节点，左右子树分别递归调用`DFS`；对于叶子节点，输出字符及其对应的哈弗曼编码。 3. 在遍历过程中，`hash`数组用于辅助生成垂直线，确保输出的图形化哈弗曼树具有良好的对齐效果。 4. `gethuf`函数：构建哈弗曼树的过程。循环遍历所有字符，将非零频度的字符节点添加到优先队列。然后，每次从队列中取出两个权值最小的节点，创建一个新的内部节点，并将这两个节点作为其子节点，重复此过程直到队列为空，此时构建的树就是哈弗曼树。 通过以上步骤，可以得到哈弗曼树的图形化表示，这有助于理解哈弗曼编码的过程和结构，以及在实际问题中的应用，如文本压缩等。在实际编码时，需要注意数据结构的选择和优化，以保证算法的效率和输出的准确性。同时，理解贪心策略在构建哈弗曼树中的作用也是学习数据结构与算法的关键。