哈夫曼编码（Huffman Coding）是一种数据压缩算法，由美国计算机科学家大卫·艾尔文·哈夫曼在1952年提出。这个算法基于一种称为哈夫曼树（Huffman Tree）的数据结构，通过构建最小带权路径长度的二叉树来实现对数据的高效编码。在哈夫曼编码中，出现频率较高的字符被赋予较短的编码，而出现频率较低的字符则被赋予较长的编码，这样可以有效减少存储空间，提高压缩效率。
在C++中实现哈夫曼压缩，主要涉及以下几个步骤：
1. **字符频率统计**：我们需要统计输入文本中每个字符出现的频率。这可以通过遍历整个文本，使用一个哈希表或者数组来记录每个字符的出现次数。
2. **构建哈夫曼树**：根据字符的频率，构造一个哈夫曼树。这个过程通常采用“优先队列”（优先级堆）来实现，将频率作为优先级，每次合并两个频率最低的节点生成新的内部节点，直到所有字符节点都被合并成一棵树。
3. **生成哈夫曼编码**：从根节点到每个叶子节点的路径表示该叶子节点的哈夫曼编码。一般来说，左分支代表0，右分支代表1。可以使用深度优先搜索或广度优先搜索来遍历哈夫曼树，生成编码。
4. **编码文本**：将原始文本中的每个字符替换为对应的哈夫曼编码，形成编码后的文本。
5. **写入文件**：将编码后的文本以及哈夫曼树的结构（通常是前缀码表）保存到文件中。为了节省空间，可以使用位操作来存储编码，而不是传统的字符或字节。
6. **解压缩**：读取文件中的哈夫曼树结构，然后按照编码进行解码，恢复出原始文本。
在提供的`src`文件中，可能包含了实现这些步骤的C++源代码文件。源代码可能包括了用于统计字符频率、构建哈夫曼树、生成和解码哈夫曼编码的函数，以及文件读写的相关操作。通过阅读和理解这些源代码，可以深入学习哈夫曼编码的实现细节，以及C++中数据结构和算法的应用。
哈夫曼编码是信息论和数据压缩领域的一个基础概念，广泛应用于文本、图像和音频的压缩。它的优势在于可以自适应地处理不同频率的符号，对于数据分布不均匀的情况尤为有效。在实际应用中，哈夫曼编码常与其他压缩技术（如LZ77、LZ78等）结合，以提高压缩效果。
