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  在前面两篇帖子里，分别介绍了zlib算法和LZ77算法。本帖子主要了解一下上述两篇帖子里面均提到的“哈夫曼编码”。

  哈夫曼编码，又称为霍夫曼编码或霍夫曼-香农编码，是一种被广泛应用的熵编码算法，由David A.  Huffman于1952年发明。哈夫曼编码是一种变长编码方法，它根据数据符号出现的概率来构造最优的编码树，使得出现概率高的数据符号拥有较短的编码，而出现概率低的数据符号拥有较长的编码，从而达到数据压缩的目的。哈夫曼编码是一种无损压缩算法，即压缩和解压缩过程中不会丢失原始数据的任何信息。

  哈夫曼编码的基本原理是利用数据符号出现的概率来构建一棵最优的二叉树。这棵树的构造过程遵循以下规则：

1. 为每个数据符号创建一个节点，节点的权重为该符号出现的概率。

2. 从权重最小的两个节点开始，将它们合并为一个新的内部节点，新节点的权重为两个子节点权重的和。

3. 将新生成的内部节点加入节点集合，并重复步骤2，直到只剩下一个节点。

  最终生成的树就是哈夫曼树，树的叶子节点对应原始数据符号，从根节点到叶子节点的路径上的0和1序列即为该数据符号的哈夫曼编码。由于高概率的数据符号对应的路径较短，而低概率的数据符号对应的路径较长，因此哈夫曼编码能够实现较高的压缩率。

1. 统计原始数据中各个数据符号出现的概率。

2. 根据概率构建哈夫曼树。

3. 从哈夫曼树的根节点开始，沿着左子节点路径编码为0，沿着右子节点路径编码为1，直到到达叶子节点。这样得到的0和1序列即为该数据符号的哈夫曼编码。

4. 用得到的哈夫曼编码替换原始数据中的相应数据符号，实现数据压缩。

5. 解压缩时，根据哈夫曼树从根节点开始解码，根据编码中的0和1选择左子节点或右子节点，直到到达叶子节点，得到原始数据符号。

1. 无损压缩：哈夫曼编码是一种无损压缩算法，压缩和解压缩过程中不会丢失原始数据的任何信息。

2. 可变长度编码：哈夫曼编码是一种变长编码方法，能够根据数据符号出现的概率自适应地调整编码长度，实现较高的压缩率。

3. 前缀码：哈夫曼编码生成的编码是前缀码，即任何一个编码都不是另一个编码的前缀，这保证了解码的正确性。

  哈夫曼编码被广泛应用于数据压缩领域，如文件压缩、网络传输等。许多著名的压缩算法如zlib、DEFLATE等都采用了哈夫曼编码作为其核心压缩技术。此外，哈夫曼编码还应用于图像处理、语音编码、生物信息学等领域。

  反正是大佬们在多年前就总结出来的优秀算法，而且这么多年下来也没有在时代进步的潮流中湮灭，留下来的一定的精华。

  这三篇文章目前看是把zlib算法所需要的基础知识全部搞定了，接下来就是细细的深入学习、研究的环节了。

  唉呀！有点担心我的头发了~~