Huffman 编码压缩算法
前两天发布那个 rsync算法 后，想看看数据压缩的算法，知道一个经典的压缩算法Huffman算法。相信大家应该听说过 David Huffman 和他的压缩算法—— Huffman Code ，一种通过字符出现频率， Priority Queue ，和二叉树来进行的一种压缩算法，这种二叉树又叫Huffman二叉树 —— 一种带权重的树。从学校毕业很长时间的我忘了这个算法，但是网上查了一下，中文社区内好像没有把这个算法说得很清楚的文章，尤其是树的构造，而正好看到一篇国外的文章《 A Simple Example of Huffman Code on a String 》，其中的例子浅显易懂，相当不错，我就转了过来。注意，我没有对此文完全翻译。
我们直接来看示例，如果我们需要来压缩下面的字符串：
“beep boop beer!”
首先，我们先计算出每个字符出现的次数，我们得到下面这样一张表 :
| 字符 | 次数 |
| ‘b’ | 3 |
| ‘e’ | 4 |
| ‘p’ | 2 |
| ‘ ‘ | 2 |
| ‘o’ | 2 |
| ‘r’ | 1 |
| ‘!’ | 1 |
然后，我把把这些东西放到Priority Queue中（用出现的次数据当 priority），我们可以看到，Priority Queue 是以Prioirry排序一个数组，如果Priority一样，会使用出现的次序排序：下面是我们得到的Priority Queue：
(
24
人打了分，平均分：
4.17
)
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(
37
人打了分，平均分：
4.49
)
先说说软件开发中的环保。比如：
面试过一些应聘者，当我问到为什么换工作的时候，
他们都会告诉我，现在的工作没有挑战，无聊，所以想换一个有挑战的工作
。于是我问了一下他的工作情况，发现那些有挑战的东西他还没有搞懂。我总是为有这样的认识的朋友感到惋惜，因为我总是认为有挑战的东西无处不在啊，不能因为工作上没有，自己就放纵了自己。比如，面试过一个做地图的工程师，他的工作是做计算地图上任意两点的最短或最优路径的一部分功能。我觉得这个事很有挑战，也有难度，应聘者说，没什么挑战，因为他做的东西只是调用相关的算法库。他在这个项目干了2年了，当我问他有没有看过算法库，知不知道地图是怎么存储的？他却告诉我，
因为没有去做，所以就没有去了解，等做的时候再了解
（我希望有这样想法的人都去看看