哈夫曼编码是一种高效的数据压缩方法，主要用于无损数据压缩，通过构建最优的二叉树结构，使得每个字符对应的编码长度最短，从而达到压缩数据的目的。传统的哈夫曼编码通常处理单个字符的频率，而高阶哈夫曼算法则是对传统哈夫曼编码的一种扩展，它考虑到了字符出现的上下文信息，即字符之间的关联性，以提高压缩效率。
在高阶哈夫曼算法中，"高阶建模"是关键步骤，它涉及到如何根据字符的出现顺序和相邻关系构建更复杂的模型。这种模型能够捕捉到文本中的语言特性，如词频、词语关联性等，使得编码更为精确。建模的过程可能包括统计字符或单词的共现信息，形成n-gram模型，其中n表示字符或单词的连续序列长度。
"码表保存"是另一个重要环节，它涉及到如何有效地存储和检索生成的哈夫曼编码。码表通常由两部分组成：字符和对应的编码。在高阶哈夫曼中，由于编码可能更复杂，码表的存储和查找策略需要更加高效。例如，可以使用Trie树（字典树）来存储码表，通过键（字符或n-gram）快速定位到相应的编码；或者采用双数组Trie（PAT树）结构，它在空间效率和查询速度上都有较好的表现。
Delphi是一种面向对象的编程语言，常用于开发桌面应用程序。在实现高阶哈夫曼算法时，我们可以利用Delphi的类和对象特性，封装各个模块，如字符频率统计、高阶模型构建、码表管理和压缩/解压缩操作。Delphi提供了丰富的库函数和组件，使得代码编写更加简洁高效。
论文"高阶哈夫曼算法的分析与实现"很可能详细探讨了以上这些概念，并给出了具体的应用实例。PDF文档可能包含了算法的详细描述、伪代码或源代码示例，以及性能分析和实验结果。通过阅读这篇论文，读者不仅可以理解高阶哈夫曼的工作原理，还能学习到如何在实际项目中应用这一算法，优化数据压缩效果。对于从事信息处理、文本压缩或者通信领域的专业人士来说，这是一份宝贵的参考资料。
