如何确定哈弗曼编码的码字？

频率为 w=，您可以据此计算使用每个交易品种的概率。 霍夫曼编码的基本思想是，频率较高的符号用较短的码字编码，频率较低的符号用较长的码字编码，这样编码效率非常高，即码字每一位承载的平均信息量较大。

概率：10 27（编码：11）。

b的概率：2 27（代码：101）。

c的概率：5 27（编码：01）。

d的概率：6 27（代码：00）。

e的概率：4 27（编码：100）。

编码的具体规则是：每次都要找到合并概率最低的两个符号，如果同时有多个最小概率，则随意合并（其实具体的工程应用是不能随便合并的，因为这涉及到最后编码完成，码字长度的方差， 项目上方的差异要尽可能小，初学者不能坚持这个）。

具体来说，看看我为你制作的PPT

然后是你问的：只有一种可能性吗？ 无论如何，肯定不止一种可能性，那就是建造一棵好的霍夫曼树。

最后，在分支上分配 0 和 1 的值，这些值是随机分配的，为了简单和一致，图中左边的分支被分配了值 1，右边的分支被分配了值 0

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从根节点到叶节点，左0右1到叶节点确定该叶节点的代码拉取。

霍夫曼编码是一种编码方法，是一种可变字长编码 （VLC）。

霍夫曼树，即最优二叉树，通常用于数据压缩。 在计算机信息处理中，“霍夫曼编码”是一种共识编码方法（也称为"熵编码"） 用于数据的无损压缩。该术语是指使用特殊编码表对源字符（例如文件中的符号）进行编码。

该编码表的特点是它基于每个源字符的估计出现概率（出现概率高的字符使用较短的编码，出现概率较低的字符使用较长的编码，从而减少了编码字符串的平均预期长度，从而实现了数据的无损压缩）。 这种方法是由开发的。 例如，在英语中，e 的出现概率很高，而 z 的出现概率最低。

当使用霍夫曼编码压缩英文文章时，E 很可能用一个位表示，而 Z 可能需要 25 位（而不是 26 位）。 在正常的表示方式中，每个字母占用一个字节，即 8 位。 与两者相比，E使用一般编码的长度为1 8，Z使用3倍以上。

如果我们能更准确地估计每个字母在英文中出现的概率，我们就可以大大提高无损压缩的比例。

最好通过网络来计算，通过公开的爱心来计算更为常见。