给定N个权值作为N个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。
有点云里雾里的感觉...
先给个例子：
比如现在有一串字母ACEFBBABFEAAAABCDEFGA...
首先统计出每种字符出现的频率！（也可以是概率）//权值
例如：频率表
| 字符 | 频率 |
|---|---|
| A | 60 |
| B | 45 |
| C | 13 |
| D | 69 |
| E | 14 |
| F | 5 |
| G | 3 |
第一步：找出字符中最小的两个，小的在左边，大的在右边，组成二叉树。在频率表中删除此次找到的两个数，并加入此次最小两个数的频率和。
F和G最小，因此如图，从字符串频率计数中删除F与G，并返回G与F的和 8给频率表
现在频率表变为
| 字符 | 频率 |
|---|---|
| A | 60 |
| B | 45 |
| C | 13 |
| D | 69 |
| E | 14 |
| FG | 8 |
最小的是 FG：8与C：13，因此如图，并返回FGC的和：21给频率表。
重复第一步：
如图
| 字符 | 编码 |
|---|---|
| A | 10 |
| B | 01 |
| C | 0011 |
| D | 11 |
| E | 000 |
| F | 00101 |
| G | 00100 |
该哈夫曼树的带权路径长度为：60*2+45*2+13*4+69*2+14*3+5*5+3*5 = 482
那么当我想传送 ABC时，编码为 10 01 0011
对比
- 不用哈夫曼编码：
理论字符串大小（假设http用ASCII码传输，一个字母占用一个字节）：
传输大小 = 字符串长度*1字节 = 209*1字节 = 209字节 - 采用哈夫曼编码：
传输大小 =哈夫曼树的信息（频率表） + 带权路径长度/8 ≈7*3 + 482/8 ≈21 + 61 = 82字节
| 字符 | 频率 |
|---|---|
| A | 60 |
| B | 45 |
| C | 13 |
| D | 69 |
| E | 14 |
| F | 5 |
| G | 3 |
这里的7*3只是个假设，具体没研究过，这里假设每个字符一个字节，存储的频率用二个字节；482需要除以8是因为482bit转成字节需要除以8
可以看到，采用哈夫曼编码可以节约很多空间，虽然需要额外传输哈夫曼树的信息
事实上，前端不需要手动把数据用哈夫曼编码然后进行http传输，gzip压缩(采用LZ77算法和Huffman编码的压缩原理)已经帮我们做了这方面的工作，经过gzip压缩过的数据大大节省传输大小。所以开启gzip是多么重要。
Huffman编码在前端的应用
没有！
Huffman编码一般用在通信领域，还有就是图像压缩领域等。
前端一般不需要刻意用Huffman对数据进行编码，因为别人已经帮我们做好了，比如JPEG图片,gzip
