在本次实验中，我们深入研究了哈夫曼编码的原理及其应用。首先，我们根据给定的字符频率表，通过构建哈夫曼树来优化数据存储和传输效率。🔍
第一步是统计每个字符出现的频率，这一步骤至关重要，因为它直接影响到后续编码的效率。例如，在一个文本文件中，字母“e”出现频率最高，因此它将获得较短的编码长度，而较少使用的字符则分配较长的编码。💡
接着，我们利用贪心算法构建哈夫曼树。从最低频率的节点开始，逐步合并成一棵二叉树。最终，每个叶子节点代表一个字符，并且其路径长度即为该字符的编码长度。这不仅减少了冗余信息，还显著提升了压缩效率！🌲
最后，我们将生成的哈夫曼编码应用于实际场景，比如图像或音频文件的压缩。结果表明，这种方法能够有效减少存储空间占用，同时保持数据完整性。🎉
通过这次实验，我们深刻理解了哈夫曼编码的强大之处，也为未来的信息处理技术奠定了基础。💪
计算机科学 哈夫曼树 数据压缩
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