huffan壓縮演算法在大學的教材重點講過， 實現起來相對輕鬆。主體思想是用較短的編碼表示頻率較高的位元組， 用較長的編碼表示頻率較少的位元組， 使得總體的編碼最短。由於哈夫曼編碼不是定長編碼， 所以必須得滿足任何乙個位元組b1的編碼不是另乙個位元組b2編碼的字首。待編碼的位元組都在哈夫曼樹的葉子節點上，所以哈夫曼編碼滿足字首編碼的條件。
記錄一下實現步驟和自己犯過的錯誤：
1. 統計每個位元組出現的頻率。
2. 根據位元組頻率， 構建哈夫曼樹。
3. 對每個位元組編碼。 注意這裡是從元素到根節點的逆向編碼過程， 需要特殊處理。
如果熟悉整個過程，解碼比較容易。
注意：1. 構建哈夫曼樹時， 哈夫曼樹節點最多有256*2-1=511個，可以按實際數目分配， 也可以一次性分配511個，最好不要直接在棧上分配， 如果沒有對齊位元組， 可能會崩棧。
2. 什麼時候按實際資料個數分配， 什麼時候一次性分配511個呢？這個需要考慮。因為解壓檔案時需要重現哈夫曼樹，故壓縮時需要把這些節點資訊寫入檔案中。我實現的時候是採用按實際個數分配的。
利用哈夫曼編碼的缺點：
1. 慢， 這個是硬傷， 沒有辦法， 需要2次遍歷整個檔案， 我實現的時候是乙個個位元組的讀入， 編碼的時候也是乙個個位元組的寫入。當然也可以實現緩衝機制，一次讀多個位元組， 編碼的時候一次寫入多個位元組。
2. 並不是對所有檔案都能壓縮， 對某些檔案進行壓縮的時候，發現檔案反而變長。 比喻說對jpg檔案壓縮， 發現檔案變長了。原因是jpg已經用過了一次哈夫曼編碼， 由於需要寫入哈夫曼樹的所有節點，檔案變長， 也很正常。
一般的壓縮軟體會綜合使用哈夫曼壓縮演算法和lz系統演算法。比喻說zlib庫使用的deflate演算法就是同時使用了lz77演算法與哈夫曼編碼（huffman coding）的乙個無損資料壓縮演算法。
lz77演算法是另外乙個經典的演算法，lz77演算法的出現打破了之前由huffman演算法一家獨大的局面。
它是利用動態字典來壓縮資料，有時間一定要學習lz系列演算法。
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利用哈夫曼編碼壓縮檔案
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哈夫曼樹和哈夫曼編碼（檔案壓縮）
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