迄今为止见过的最方便的huffman编码，效率很高 一个外国人写的，很具有研究价值 Constructing a Huffman Tree according to the number of times each symbol appears in the data stream: 1) Create an array of N nodes, representing N possible symbols (ranging between 0 and N-1). 2) Set

熵编码(entropy encoding)是一类利用数据的统计信息进行压缩的无语义数据流之无损编码。本章先介绍熵的基本概念，然后介绍香农-范诺(Shannon-Fano)编码、哈夫曼(Huffman)编码、算术编码(arithmetic coding)、行程编码(RLE)和LZW编码等常用的熵编码方法。 　哈夫曼编码建议了一种将位元进位成整数的算法，但这个算法在特定情况下无法达到最佳结果。为此有人加以改进，提供最佳整数位元数。这个算法使用二叉树来设立一个编码。这个二叉树的终端节点代表被编码的字母