最近还接触到了一些关于霍夫曼编码的题目，如下一题：
某段文本中各个字母出现的频率分别是{a:4，b:3，o:12，h:7，i:10}，使用哈夫曼编码，则哪种是可能的编码：（ ）
A a(000) b(001) h(01) i(10) o(11)
B a(0000) b(0001) h(001) o(01) i(1)
C a(000) b(001) h(01) i(10) o(00)
D a(0000) b(0001) h(001) o(000) i(1)
看完下文就知道上题的答案是什么了。
一个简明的例子
这个例子摘自酷壳的一篇博文Huffman 编码压缩算法。
如果我们需要来压缩下面的字符串： “beep boop beer!”
首先，我们先计算出每个字符出现的次数，我们得到下面这样一张表 :
然后，我们把这些东西放到Priority Queue中（用出现的次数据当 priority），我们可以看到，Priority Queue 是以Prioirry排序一个数组，如果Priority一样，会使用出现的次序排序：下面是我们得到的Priority Queue：
接下来就是我们的算法——把这个Priority Queue 转成二叉树。我们始终从queue的头取两个元素来构造一个二叉树（第一个元素是左结点，第二个是右结点），并把这两个元素的priority相加，并放回Priority中（再次注意，这里的Priority就是字符出现的次数），然后，我们得到下面的数据图表：
同样，我们再把前两个取出来，形成一个Priority为2+2=4的结点，然后再放回Priority Queue中 :
继续我们的算法（我们可以看到，这是一种自底向上的建树的过程）：
最终我们会得到下面这样一棵二叉树：
此时，我们把这个树的左支编码为0，右支编码为1，这样我们就可以遍历这棵树得到字符的编码，比如：‘b’的编码是 00，’p’的编码是101， ‘r’的编码是1000。我们可以看到出现频率越多的会越在上层，编码也越短，出现频率越少的就越在下层，编码也越长。
最终我们可以得到下面这张编码表：
看完这个例子，我们也就知道本文开头的题目的答案是A了。
简要证明
这里，我们只证明为什么出现频率低的节点要在霍夫曼树下层，而出现频率高的要在其上层呢？
参考博文知其所以然（三）：为什么算法这么难？：
假设这两个叶子节点的频率为f1和f2，深度为d1和d2，互换它们的时候，其他叶子节点的cost保持不变，令为常量C，那么互换前总cost为C+f1d1+f2d2，互换后为C+f1d2+f2d1，既然互换之后的树一定更”差“那么就是说f1d1+f2d2 < f1d2 + f2d1，简单变换一下就得到结论：f1(d1-d2)<f2(d1-d2)，也就是说如果d1<d2，那么f1必然>f2，如果d1>d2，那么f1必然<f2。换言之就是叶子节点的深度越高，频率必须越低，否则就不可能是最优霍夫曼树。那么，之前我们觉得不那么显然的结论便呼之欲出了：频率最低的叶子节点必然位于树的最底层，频率最高的叶子节点必然位于树的最高层。
注：cost of tree = Σ freq(i) * depth(i)