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前言

上篇讲完了二叉树，二叉树的查找性能要比树好很多，如平衡二叉树保证左右两边节点层级相差不会大于1，其查找的时间复杂度仅为 $lo{g}_{2}n$，在两边层级相同时，其查找速度接近于二分查找。1w条数据，平衡二叉树的查找最差情况下仅有14次，而普通树（也就是多叉树），如果每层都有100个节点，第二层可以接近1w（9999）条数据，其查找的时间复杂度也高的多。

但多叉树在文件系统和数据库的应用中表现很好，像自平衡多叉树（B - 树）其在磁盘io操作的速度也更好，像 mysql 的索引采取就是 B+ 树。

如果上面的二叉树和多叉树在表现中已经这么好了，为什么还要有哈夫曼树这种结构?

哈夫曼树的应用场景主要是数据压缩，特别是通过哈夫曼编码进行文件压缩。哈夫曼树的设计目的是通过构建一棵带权路径长度最小的二叉树，来减少编码长度，提高压缩效率。前提是哈夫曼树的构建要基于权重，也就是这么多的数据，它要知道哪些是经常被访问的，经常访问的则权重高，反之则权重低。

像下面这棵树，如果我们已经知道 D的访问次数较高，一共要访问5次，而B的访问次数只有1次，则将D、B全部访问完需要：
B：路径A -> B, 路径为1，访问次数为1，总访问$路长为1$。
D：路径A -> B -> D ,路径为2，访问次数为5，总访问$路长为10$。
D、B全部访问：1 + 10 = 11 。

但如果按照哈夫曼树的构造，会生成下面这样。

我们已经知道 D的访问次数较高，一共要访问5次，而B的访问次数只有1次，则将D、B全部访问完需要：
B：路径A -> D -> B, 路径为2，访问次数为1，总访问$路长为2$。
D：路径A -> D ,路径为1，访问次数为5，总访问$路长为5$。
D、B全部访问：5 + 2 = 7 。

可以看到，存储同样的数据，仅仅只是按照权重换了数据的位置，就可以减少总访问路径长度。

那一个数据当中，又是如果知道哪些数据会经常访问，哪些是不经常呢？一个是来源于对过往的总结。如一个学校的成绩分布有[小于50、50-80、80-100]，而经常几次考试的结果发现，大多数都在50-80的区域，那这个哈夫曼树的最
接近根节点的应该是 50-80 。也有些是通过对文字的出现次数总结，如有人统计出26个英文字母中，什么字母使用的最多，什么字母使用的最少，则也可以构建出基于此的哈夫曼树。而哈夫曼编码就来源于此。

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