C++从零构建哈夫曼树需用最小堆贪心合并频率最小的两子树，以得最优编码；用unordered_map统计字符频次，shared_ptr管理节点内存，自定义lambda比较器确保堆正确排序，空输入或单字符需特殊处理。
用C++从零构建哈夫曼树并生成最优二进制编码，需严格遵循贪心策略：每次合并频率最小的两棵子树，确保高频字符编码短、低频字符编码长，最终使加权路径长度WPL最小。
准备字符频率映射与优先队列容器
定义字符到频次的映射关系，使用unordered_map存储输入样本中各字符出现次数；同时声明一个最小堆，元素类型为指向HuffmanNode的智能指针，比较规则按节点权重升序排列。
这一步不能用vector手动排序后取首尾——因为后续每轮合并都会产生新节点，必须靠堆动态维护最小两个候选者。
声明优先队列时，需自定义lambda比较器，捕获方式用[ ]而非[&]，避免悬空引用。
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构建哈夫曼树的核心贪心循环
当优先队列中节点数大于1时，执行以下操作：
① 弹出权重最小的节点left = pq.top(); pq.pop();
② 再弹出次小节点right = pq.top(); pq.pop();
③ 创建新父节点parent，其权重为left->weight + right->weight，left设为左子，right设为右子；
④ 将parent压入优先队列；
循环结束时，队列只剩唯一根节点，即哈夫曼树的root。
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注意：若输入只有一种字符，优先队列初始大小为1，该循环不执行，需单独处理——此时编码应为单个'0'或'1'，否则生成空字符串导致解码失败。
递归遍历生成二进制编码表
从root出发，向左走记'0'，向右走记'1'，到达叶子节点时将路径字符串存入map
递归函数需传入当前节点指针和当前路径字符串；遇到空节点立即返回，避免段错误。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
方法一：使用shared_ptr管理节点内存
定义HuffmanNode结构体，含weight、ch、left、right成员；所有节点均用make_shared创建，入队出队全程使用shared_ptr，无需手动delete。
【必须在构造函数中初始化weight为0，否则未显式赋值时可能为随机值】
方法二：手写最小堆比较器类
定义CompareNode类，重载operator()，接收两个shared_ptr
不要用function对象替代——编译期绑定比运行时调用更快，尤其在高频合并场景下。
方法三：支持重复字符与空格的输入解析
读取输入字符串时用getline(cin, s)，而非cin >> s，否则空格和制表符会被跳过；统计频次时遍历s每个char，包括'\n'和' '。
若输入为空字符串，则编码表为空，程序应输出提示并退出，不尝试建树。
