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在数据传输的过程当中，我们总是希望用尽可能少的带宽传输更多的数据，哈夫曼就是其中的一种较少带宽传输的方法。哈夫曼的基本思想不复杂，那就是对于出现频率高的数据用短字节表示，对于频率比较低得数据用长字节表示。
比如说，现在有4个数据需要传输，分别为A、B、C、D，所以一般来说，如果此时没有考虑四个数据出现的概率，那么我们完全可以这么分配，平均长度为2，
/* * A - 00 B - 01 * C - 10 D - 11 */ 但是，现在条件发生了改变，四个数据出现的频率并不一样，分别为0.1/0.2/0.3/0.4。那么这时候应该怎么分配长度呢，其实也简单。我们只要把所有数据按照频率从低到高排列，每次取前两位合并成新的节点，再把这个新节点放到队列中重新排序即可。新节点的左结点默认设为1，右结点默认设为0。然后重复上面的过程，直到所有的节点都合并成一个节点为止。如果应用到实际的示例中，合并的过程应该是这样的，第一步，首先合并A和B，因为A和B是概率最小的
/* * * total_1(0.3) C (0.3) D(0.4) * / \ * A(0.1) B(0.2) */ 第二步，接着合并total_1和C， /* * total_2 (0.6) * / \ * total_1(0.3) C (0.3) D(0.4) * / \ * A(0.1) B(0.2) */ 最后一步，合并total_2和D， /* * final (1.0) * / \ * D (0.4) total_2 (0.6) * / \ * total_1(0.3) C (0.3) * / \ * A(0.1) B(0.2) */ 所以按照上面的生成树，数据的编号应该这么安排，/* * A - 011 B - 010 * C - 00 D - 1 */ 看上去A和B的长度还增加了，但是D的长度减少了。那么整个数据的平均长度有没有减少呢？我们可以计算一下。3 * 0.1 + 3 * 0.2 + 2 * 0.3 + 0.4 = 1.9 < 2。我们发现调整后的数据平均长度比原来减少了近（2 - 1.9）/2 * 100% = 10 %，这可是巨大的发现啊。
为了完成整个哈夫曼树的创建，我们还需要定义一个数据结构：
typedef struct _HUFFMAN_NODE { char str; double frequence; int symbol; struct _HUFFMAN_NODE* left; struct _HUFFMAN_NODE* right; struct _HUFFMAN_NODE* parent; }HUFFMAN_NODE; 其中str记录字符，frequency记录字符出现的频率， symbol记录分配的数据，左子树为1、右子树为0，left为左子树，right为右子树，parent为父节点。接下来，我们从创建huffman结点开始。 HUFFMAN_NODE* create_new_node(char str, double frq) { HUFFMAN_NODE* pNode = (HUFFMAN_NODE*)malloc(sizeof(HUFFMAN_NODE)); assert(NULL != pNode); pNode->str = str; pNode->frequence = frq; pNode->symbol = -1; pNode->left = NULL; pNode->right = NULL; pNode->parent = NULL; return pNode; }【未完，待续】