哈夫曼树构建采用贪心策略：每次合并权值最小的两个节点，借助最小堆高效实现；随后递归生成编码，最后后序遍历释放内存。
一、构建哈夫曼树的贪心策略原理
哈夫曼树的构造基于贪心选择性质：每次从当前可用节点中选取权值最小的两个节点合并，生成新节点，其权值为二者之和。该局部最优选择能保证全局编码长度最短。此过程需借助优先队列（最小堆）高效获取最小权值节点。
1、定义节点结构体，包含字符、权值、左右子节点指针；
2、将所有叶节点（字符及其频次）插入最小堆；
3、当堆中节点数大于1时，重复弹出两个最小权值节点；
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4、创建新内部节点，权值为两节点权值之和，左子为较小权值节点，右子为较大权值节点；
5、将新节点重新压入堆中；
6、堆中剩余唯一节点即为哈夫曼树根节点。
二、使用STL priority_queue实现最小堆
C++标准库priority_queue默认为最大堆，需通过自定义比较器反转顺序，使其按权值升序排列，确保每次top()返回权值最小节点。
1、声明比较结构体，重载operator()，返回a.weight > b.weight；
2、定义priority_queue
3、遍历字符频次映射表，为每个字符新建Node对象并push入堆；
4、在合并循环中，调用heap.top()两次获取最小节点，heap.pop()移除；
5、构造父节点后调用heap.push()插入；
6、循环结束后，heap.top()即为根节点指针。
三、手写最小堆类避免STL依赖
为增强可移植性与教学清晰性，可手动实现含sift-down与sift-up逻辑的最小堆类，支持任意Node*元素插入与提取最小值操作，不依赖模板特化或仿函数。
1、声明MinHeap类，内部维护vector
2、实现push(Node* node)，将节点追加至末尾并向上调整；
3、实现pop()，交换首尾元素，删除末尾，对新首节点向下调整；
4、实现top()，直接返回data[0]；
5、编写siftDown(int i)，比较data[i]与其左右子节点权值，若子节点更小则交换并递归；
6、编写siftUp(int i)，比较data[i]与其父节点权值，若当前节点更小则交换并递归。
四、递归生成哈夫曼编码字符串
从根节点出发深度优先遍历整棵树，向左走记'0'，向右走记'1'，到达叶节点时保存当前路径字符串作为该字符的最优二进制编码。
1、定义无返回值递归函数void generateCodes(Node* root, string code, map
2、若root为空，直接返回；
3、若root为叶节点（left == nullptr 且 right == nullptr），执行huffmanCode[root->ch] = code；
4、若root有左子节点，递归调用generateCodes(root->left, code + "0", huffmanCode)；
5、若root有右子节点，递归调用generateCodes(root->right, code + "1", huffmanCode)；
6、初始调用时传入根节点、空字符串""及空map对象。
五、内存安全释放与析构处理
哈夫曼树动态分配大量Node对象，必须显式释放以防止内存泄漏。采用后序遍历方式逐层delete节点，确保子节点先于父节点被销毁。
1、定义递归析构函数void deleteTree(Node* root)；
2、若root为空，直接返回；
3、递归调用deleteTree(root->left)；
4、递归调用deleteTree(root->right)；
5、执行delete root；
6、主流程在编码生成完毕后，调用deleteTree(root)释放整棵树；
注意：必须在调用deleteTree后将root置为nullptr，避免后续误用悬垂指针。
