哈夫曼树的构造由下图可清楚明了：（总的来说就是每次将两个最小的节点合并）
用上述算法来对图12.16中的叶子结点集合构造哈夫曼树的初始状态如图12.18(a)所示，第一次合并状态如图12.18(b)所示，结果状态如图12.18(c)所示。在算法中，每次合并时都是将具有较小权值的结点置为合并后结点的左孩子，而具有较大权值的结点置为合并后结点的右孩子。
具体实现如下：
哈夫曼编码:
通过从哈夫曼树根结点开始，对左子树分配代码“0”，右子树分配代码“1”，一直到达叶子结点为止，然后将从树根沿每条路径到达叶子结点的代码排列起来，便得到了哈夫曼编码。因为形成哈夫曼树的每一次合并操作都将对应一次代码分配，因此n个叶子结点的最大编码长度不会超过n–1，所以可为每个叶子结点分配一个长度为n的编码数组。
基本思想是：从叶子tree[i]出发，利用双亲地址找到双亲结点tree[p]，再利用tree[p]的lchild和rchild指针域判断tree[i]是tree[p]的左孩子还是右孩子，然后决定分配代码是“0”还是“1”,
然后以tree[p]为出发点继续向上回溯，直到根结点为止。
具体算法实现如下：
哈夫曼译码：
哈夫曼树译码是指由给定的代码求出代码所表示的结点值，它是哈夫曼树编码的逆过程。
译码的基本思想是：从根结点出发，逐个读入电文中的二进制代码；若代码为0则走向左孩子，否则走向右孩子；一旦到达叶子结点，便可译出代码所对应的字符。然后又重新从根结点开始继续译码，直到二进制电文结束。
具体译码算法如下：
完整实例如下：假设有6个节点，权值分别为0.4、0.3、0.1、0.1、0.08、0.02，元素值分别为2、1、3、4、6、5.则哈夫曼树的构造过程和编码如下:
具体的代码实现如下：
作者：nineheadedbird