霍夫曼压缩编码考察了文本中有多少个不同字符，并考察每个字符出现的频率，根据频率的不同，选择不同长度的编码。
举例说明：
假设有一个包含1000个字符的文件，每个字符占1个byte（1byte=8bits），存储这1000个字符就一共需要8000bits，那有没有更加节省空间的存储方式呢？假设我们通过统计分析发现，这1000个字符中只包含6种不同字符，假设它们分别是a、b、c、d、e、f。而3个二进制位（bit）就可以表示8个不同的字符，所以，为了尽量减少存储空间，每个字符我们用3个二进制位来表示。那存储这1000个字符只需要3000bits就可以了，比原来的存储方式节省了很多空间。不过，还有没有更加节省空间的存储方式呢？
此时可以用霍夫曼编码。霍夫曼编码是一种十分有效的编码方法，广泛用于数据压缩中，其压缩率通常在20%～90%之间。霍夫曼编码不仅会考察文本中有多少个不同字符，还会考察每个字符出现的频率，根据频率的不同，选择不同长度的编码。霍夫曼编码试图用这种不等长的编码方法，来进一步增加压缩的效率。如何给不同频率的字符选择不同长度的编码呢？根据贪心的思想，我们可以把出现频率比较多的字符，用稍微短一些的编码；出现频率比较少的字符，用稍微长一些的编码。对于等长的编码来说，我们解压缩起来很简单。比如刚才那个例子中，我们用3个bit表示一个字符。在解压缩的时候，我们每次从文本中读取3位二进制码，然后翻译成对应的字符。但是，霍夫曼编码是不等长的，每次应该读取1位还是2位、3位等等来解压缩呢？这个问题就导致霍夫曼编码解压缩起来比较复杂。为了避免解压缩过程中的歧义，霍夫曼编码要求各个字符的编码之间，不会出现某个编码是另一个编码前缀的情况。
问题：如何根据频率的不同来进行编码呢？
做法：把每一个字符看作一个节点，并且把其对应着的频率放在优先级队列中。
我们把每个字符看作一个节点，并且辅带着把频率放到优先级队列中。我们从队列中取出频率最小的两个节点A、B，然后新建一个节点C，把频率设置为两个节点的频率之和，并把这个新节点C作为节点A、B的父节点。最后再把C节点放入到优先级队列中。重复这个过程，直到队列中没有数据。
现在，我们给每一条边加上画一个权值，指向左子节点的边我们统统标记为0，指向右子节点的边，我们统统标记为1，那从根节点到叶节点的路径就是叶节点对应字符的霍夫曼编码。
