扩充二叉树的外部路径长度，即根到其叶子节点的路径长度之和。
例如下面这两种带权扩充二叉树：
左边的二叉树的外部路径长度为：(2 + 3 + 6 + 9) * 2 = 38。
右边的二叉树的外部路径长度为：9 + 6 * 2 + (2 + 3) * 3 = 36。
哈夫曼树（Huffman Tree）是一种重要的二叉树，在信息领域有重要的理论和实际价值。
设有实数集 W = {W0 ，W1 ，···，Wm-1 }，T 是一颗扩充二叉树，其 m 个外部节点分别以 Wi (i = 1, 2, n - 1) 为权，而且 T 的带权外部路径长度在所有这样的扩充二叉树中达到最小，则称 T 为数据集 W 的最优二叉树或者哈夫曼树。
哈夫曼（D.A.Huffman）提出了一个算法，它能从任意的实数集合构造出与之对应的哈夫曼树。这个构造算法描述如下：
该算法的构造过程中会重复执行以下两个步骤，直到集合 F 中只剩下一棵树为止：
注意：给定集合 W 上的哈夫曼树并不唯一！
对于实数集合 W = {2, 1, 3, 7, 8, 4, 5}，下面的图1到图7表示了从这个实数集合开始，构造一个哈夫曼树的过程：
图1：
图2：
图3：
图4：
图5：
图6：
图7：
要实现哈夫曼算法，需要维护一组二叉树，而且要知道每颗二叉树的根节点的权值 ，这个可以使用前面定义的二叉树的节点来构造哈夫曼树，只需要在根节点处记录该树的权值。而在执行算法时
在算法开始时，需要根据传入的实数集和来创建一组单节点的二叉树，并以权值作为其优先级存入一个优先级队列之中，在之后的过程中反复执行以下两步，直至队列中只有一颗二叉树：
1）从该优先级队列中取出两颗权值最小的二叉树；
2）创建一颗新的二叉树，其权值为选出的两棵树的权值之和，其左右子树分别为选出的两颗树，并将创建好的二叉树加入到优先级队列中。
当整个优先级队列中只剩下一颗二叉树的时候，就得到我们需要的哈夫曼树了。
首先是要对哈夫曼树的节点进行定义，主要是增加一个权值，定义哈夫曼树节点的代码如下：
1 # 哈夫曼树节点 2 class HNode(Node): 3 def __init__(self, value=None, left=None, right=None, weight=None): 4 super(HNode, self).__init__() 5 self.value = value 6 self.left = left 7 self.right = right 8 self.weight = weight
然后还需要一个优先级的队列，在我前面写过的一篇队列的博客中有提到，只不过那篇博客里的优先级队列用的是一个最大堆，而在这里需要用最小堆，这样每次才能取出权值最小的树。
最后，下面就是实现哈夫曼算法的主要代码了：
1 def create(weights: list): 2 """ 3 根据传入的权值列表创建一个哈夫曼树 4 :param weights: 实数集合 5 """ 6 queue = PriorityQueue() 7 # 将节点添加到优先级队列中 8 for weight in weights: 9 node = HNode(weight=weight) 10 queue.enqueue(node, weight) 11 while queue.size() > 1: 12 node1 = queue.dequeue() 13 node2 = queue.dequeue() 14 new_node = HNode(left=node1, right=node2, weight=node1.weight + node2.weight) 15 queue.enqueue(new_node, new_node.weight) 16 return queue.dequeue()
最优编码问题，给定两个集合 C 和 W，C 为基本数据集合，W 为 C 中各个字符在实际信息传递中使用的频率，要求设定一套编码规则，要求： 1）使用这种编码规则的开销最小； 2）对任意一对不同字符 Ci 和 Cj，要求 Ci 的编码不是 Cj 编码的前缀。
使用哈夫曼算法构建一颗哈夫曼树，这棵树的叶子节点的数量和字符数量一致，叶子节点的值就是字符的值，叶子节点的权值就是该字符对应的使用频率。然后从根节点开始遍历，往左子树遍历时标记为0，往右子树遍历时标记为1，这样就能保证走到叶子节点时所标记的路径结果是不一样的了，最后将每个叶子节点的值和对应的标记结果返回，就是题目所求的最优编码。
例如输入的数据为：{"A": 2, "b": 3, "c": 5, "d": 6, "e": 9} 。
则构造出来的哈夫曼树如下图：
最后得到的编码为：{"A": "000", "b": "001", "c": "01", "d": "10", "e": "11"}
下面就是使用哈夫曼算法来求解编码问题的主要代码了：
1 from Tree.tree import Node
2 from Queue.queue import PriorityQueue
3
4
5 # 哈夫曼树节点
6 class HNode(Node):
7 def __init__(self, value=None, left=None, right=None, weight=None):
8 super(HNode, self).__init__()
9 self.value = value
10 self.left = left
11 self.right = right
12 self.weight = weight
13
14
15 # 自定义哈夫曼树
16 class HuffmanTree:
17 def __init__(self):
18 self.root = HNode()
19 self.code = {}
20
21 def get_leaves(self, node: HNode, code: str):
22 """
23 获取所有叶节点，对树中的分支节点向左子节点的路径标记为0，向右子节点的路径标记为1
24 :param node: 哈夫曼树的节点
25 :param code: 字符使用的编码
26 :return:
27 """
28 if not node:
29 return
30 code_ = code # 因为要分别向左向右探索路径，所以需要复制一份
31 if node.left:
32 code += "0"
33 self.get_leaves(node.left, code)
34 if node.right:
35 code_ += "1"
36 self.get_leaves(node.right, code_)
37 # 没有左右子节点，表明是叶子节点
38 if not node.left and not node.right:
39 self.code[node.value] = code
40
41 def create(self, char_data: dict):
42 """
43 根据传入的权值列表创建一个哈夫曼树
44 :param char_data: 字符和其对应频率的字典
45 """
46 queue = PriorityQueue()
47 # 将节点添加到优先级队列中
48 for char, weight in char_data.items():
49 node = HNode(value=char, weight=weight)
50 queue.enqueue(node, weight)
51 while queue.size() > 1:
52 node1 = queue.dequeue()
53 node2 = queue.dequeue()
54 new_node = HNode(left=node1, right=node2, weight=node1.weight + node2.weight)
55 queue.enqueue(new_node, new_node.weight)
56 self.root = queue.dequeue()
57
58
59 def solution(char_data: dict):
60 """
61 解决哈夫曼编码问题
62 :param char_data: 字符和其对应频率的字典
63 :return:
64 """
65 tree = HuffmanTree()
66 tree.create(char_data)
67 tree.get_leaves(tree.root, "")
68 return tree.code
