算法要求和答案並不複雜，不復制，不直接貼結果，而是加一些個人分析，面向非算法專業的人員。
背景：
哈夫曼編碼，構造一個二叉樹，左支代表編碼0，右支1，從根節點到葉子節點就是編碼，這樣每個樹葉節點都是具有唯一不等長編碼的，通用用於無損壓縮。爲了合理利用空間，頻率趙越高的，越要短，靠近根。每個元素有一個相應的權重，將子節點的權重加和，就表示這一支的總權重。自然權重越小，越要靠底層。所以，構建過程是：取權重最小的2個元素，形成樹，根是權重和。將根放回剩餘元素，迭代這個過程。細節不再解釋。由於解析編碼是從根開始的，這使的一個連續的編碼，有固定的解析路徑，也是就唯一的結果。
要求：
計算一個字符串需要的編碼長度，編碼權重是單詞各字母的單詞內出現頻率。
技巧：
初步想法自然是先構建哈夫曼樹，然後計算出每個字母的長度，相加即可。但是，由於頻率並不是全局統計出來，而是相對單詞，所有節點路徑都走且只走一遍，長度和剛好等價於權值和，結果實際是所有葉子節點的路徑，不含根，也可以理解爲含根不含 葉子，葉子和根分別是路徑的兩端，加和等值，計算編碼時， 高度比層次少1，所以要減去一邊。用隊列處理的話，不計根更方便。舉例如下：
字符串：1123，1頻率是2，2、3是1，所以，哈夫曼樹如下，1的編碼是：0，頻率最高也是短，2、3是10，11，總編碼是001011
不含葉節點的話，1高度1，佔2位，可以理解爲加了一次1的權重。2、3各佔1位，高度2 ，可以理解爲加1次。由於根和葉總和等值，所以思路設計爲：
優先隊列取小值，放入所有葉節點，即單詞字母統計，每出2個，加和放回去，直到隊列不足2個，丟棄根節點。這個思路設計，使長度是1時，要單獨返回根節點。
下圖中，圓圈上的都是權重，外面的紅色是數字字符：
代碼如下：
int GetHFLen(string s) override
{
vector<int> c_size(128, 0); //模型是hash，字母有限，用數組更快速
for(size_t i = 0; i < s.length(); i++)
{
c_size[s[i]-0]++; //通過-0變char爲整數
}
cout << VecToStr(c_size, ' ') << endl;
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q;
for(size_t i = 0; i < c_size.size(); i++)
{
int val = c_size[i+'A'];
if(val > 0) //因爲用了數組做hash所以要排除空值以降低後續計算量
q.push(val);
}
if(q.size() == 1) //只有1個節點情況
return q.top();
int sum = 0; //初值0，涵蓋了空串情況
while(q.size()>1)
{
int v1 = q.top();
q.pop();
v1 += q.top();
q.pop();
sum += v1;
q.push(v1);
}
return sum;
}
算法：個人認爲，前期靠智商，聰明就行。中後期要靠經驗了，不然智商再好，也是在重走科研路線，耗不起，要基於別人的成果向前。
