哈夫曼编码（Huffman Coding）是一种用于数据压缩的变长编码算法。它由David A. Huffman在1952年发明，是一种贪心算法的应用。哈夫曼编码特别适用于文本数据压缩，因为它可以根据数据中字符出现的频率来分配编码长度，使得频率高的字符拥有较短的编码，从而减少整体数据的存储量。

哈夫曼编码的步骤：

1. 统计字符频率： 首先，统计待压缩数据中每个字符出现的频率。
2. 构建哈夫曼树： 根据字符频率构建一棵哈夫曼树： 将每个字符视为一个节点，其权值等于字符出现的频率。 将这些节点放入一个优先队列（最小堆）中。 从队列中取出两个频率最小的节点，创建一个新的内部节点，其权值为两个节点权值之和。 将这个新节点重新加入优先队列。 重复上述过程，直到队列中只剩下一个节点，这个节点就是哈夫曼树的根节点。
3. 生成编码： 从哈夫曼树的根节点开始，向左子节点走分配“0”作为编码，向右子节点走分配“1”作为编码。每个叶节点（即字符节点）的编码路径就是该字符的哈夫曼编码。
4. 编码数据： 使用生成的哈夫曼编码替换原始数据中的字符，得到压缩后的数据。
5. 解码： 为了从压缩数据中恢复原始数据，需要保留哈夫曼树的结构信息。解码时，从哈夫曼树的根节点开始，根据编码的每一位向左（0）或向右（1）移动，直到到达叶节点，输出对应的字符，然后回退到根节点继续解码下一位。

哈夫曼编码的优点：

• 高效：对于不均匀分布的数据，哈夫曼编码可以非常有效地减少存储空间。
• 无损：哈夫曼编码是一种无损压缩算法，可以完全恢复原始数据。
• 自适应：哈夫曼编码可以根据数据的实际分布动态生成编码。

哈夫曼编码的缺点：

• 需要额外存储树结构：为了解码，需要存储或传输哈夫曼树的结构信息，这会占用额外的空间。
• 对小数据集效率不高：对于小的数据集，哈夫曼编码可能不如固定长度的编码有效。

哈夫曼编码的应用：

• 文件压缩：如ZIP文件格式就使用了哈夫曼编码。
• 图像和视频压缩：JPEG和MPEG等标准中也采用了哈夫曼编码。
• 网络传输：减少数据传输量，提高传输效率。

哈夫曼编码是一种简单而强大的数据压缩技术，尤其适用于字符出现频率差异较大的文本数据。