知识点：1.优先队列使用：优先队列cmp的格式2.结构体一定要赋值：tree* left=NULL;，否则初始化为奇奇怪怪的随机数，容易出错。
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#
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import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.PriorityQueue;
import ja
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关键词：哈夫曼编码 / 贪心算法核心思想：无需构建完整的哈夫曼树，可以利用贪心策略和优先队列（最小堆），直接算哈夫曼编码的最小成本WPL（编码后字符串的最短长度）。解题步骤：输入和初始化：读取每个字符的出现次数，并将其存入一个优先队列（最小堆）中。其中 greater<> 比较器确保队列
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#include <stdio.h>
//除了小顶堆，不需要任何其他数据结构
//插入
void HeapInsert(long long* Heap, long long val, int size) {
Heap[size] = val;
while (Heap[si
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import heapq
def huffman_min_length(n, frequencies):
# 使用优先队列（最小堆）来构建哈夫曼树
heapq.heapify(frequencies)
min_length = 0
while len(frequen
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用C语言写，超时了，通过用例5/10。代码：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#define MAXINT 32676
// 哈夫曼树每一个结点的类型
typedef str
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哈夫曼树的创建：所有出现过的字符都作为叶子结点，放到优先队列中从优先队列中取两个出现频率最小的结点，将两个结点合并-->既创建一个新节点，这个节点的左右子树为刚才取出来的那两个频率最小的结点，这个结点的频率为这两个结点的频率之和。将这个新创建的结点重新放到优先队列中。迭代步骤2，步骤2每次会让
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import heapq
n = int(input())
nums_input = [(int(num), 0) for num in input().split()]
# 每个元素为(num, 0)，0表示huffman树的叶子节点
# 构造堆
nums = []
for num in nu
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import heapq
import bisect
超时，不知道应该优化哪里了
def quick_sort(array, left, right):
if left >= right:
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