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各类Huffman编码

huffman_a 使用链表结构生成Huffman树的算法，这是最基本的实
现方法，效率最低。


huffman_b 使用《数据结构》（严蔚敏，吴伟民，1997，C语言版）中给出的算法，将二叉树存放在连续空间里（静态链表），空间的每个结点内仍有左子树、右子树、双亲等指针。



huffman_c 使用Canonical Huffman编码，同时对huffman_b的存储结构进行改造，将二叉树存放在连续空间tree里，空间的每个结点类型都和结点权值的数据类型相同，空间大小为2*num，tree[0]未用，tree[1..num]是每个元素的权值，生成Huffman后，tree[1..2*num-1]中是双亲结点索引。


huffman_d 在huffman_c的基础上，增加预先排序的功能先用QuickSort算法对所有元素的权值从小到大排序，这样，排序后最前面的两个元素就是最小的一对元素了。我们可以直接将它们挑出来，组合成一个子树。然后再子树的权值用折半插入法插到已排序的元素表中， 保证所有结点有序。为了保证初始元素的顺序不变，我们另外使用了一个索引数组，所有排序中的交换操作都是在索引数组中进行的。



huffman_e 在huffman_d的基础上，将索引数组放在tree的内部。为编码方便，将元素权值放在tree[num..2*num-1]处。将tree[0..num-1]作为索引数组。排序改为从大到小。对索引数组排序后，每次从最后选出2个最小值，相加后的结点权值放在索引数组最后，结点索引放在索引数组中倒数第2个位置，然后索引数组大小减1，并将最后一个索引值插入到前面的有序表中，保证索引数组仍然有序。



huffman_f 在huffman_e的基础上，将排序改为利用堆排序原理选择最小的两个权值。也即，将所有元素的权值组织成堆后，每次堆内的根结点就是最小值了。每取出一个根结点后，就把堆尾元素调到根结点重建堆。取出两个最小值合并成一个子树后，再把子树作为叶子结点放到堆中，并让其上升到合适的位置，保持堆性质不变。因为每次不必完成整个排序过程，而只是组织成堆，因此，这种方法要比使用快速排序更快。上述算法参考了mg-1.2.1中Huffman编码的实现，见http://www.cs.mu.oz.au/mg/


huffman_g 当元素权值已经有序时，可以使用A. Moffat和J. Katajainen设计的在权值数组内部构建Huffman的方法。