哈夫曼树中所用的算法及其对应的主要思想

哈夫曼树是一种用于数据压缩的算法，主要思想是根据数据出现的频率构建一颗最优二叉树，使得频率较高的数据使用较短的编码表示，从而实现数据的压缩。

下面是构建哈夫曼树的算法及其对应的主要思想：

1. 频率统计：遍历数据集，统计每个数据出现的频率。

2. 构建最小堆：将每个数据作为一个节点，将节点按照频率构建一个最小堆。

3. 合并节点：从最小堆中选取两个频率最小的节点合并为一个新节点，其频率为两个节点频率之和。将新节点插入最小堆中。

4. 重复合并：重复步骤3，直到最小堆中只剩下一个节点，即哈夫曼树的根节点。

5. 编码生成：从根节点开始，向左走标记为0，向右走标记为1，直到叶子节点。将每个叶子节点的路径上的标记组合起来作为对应数据的编码。

6. 数据压缩：将原始数据按照对应的编码进行替换，将编码后的数据存储或传输。

7. 数据解压：使用哈夫曼树的编码表，将编码后的数据按照编码表进行解码，恢复原始数据。

通过以上算法，可以构建出一个最优的哈夫曼树，并实现数据的压缩和解压缩。