BitWriter，工具类，实现按位写入的功能。该类来自网络。MinHeapT ，模板工具类，实现了一个最小堆。生成Huffman树时使用。
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可以在Dog与Cat类中重写Animal中的animalDo方法，通过调用animalDo方法，然后会自动根据不同的实例调用不同类中的方法（多态知识）。
基于这种思路，哈夫曼编码的具体实现过程如下：（1）首先统计文本中各字符出现的频率（权重）。（2）使用这些频率（权重），构建出哈夫曼树。
这是以前写的，可是我不想加注释了，Huffman编码其实原理很简单的，你自己好好学下吧，一句一句注释也太夸张了啊。
利用 数据结构 实现 哈夫曼编码/译码实现 30 系统总体说明：建立一个文本文件，统计该文件中各字符频率，对各字符进行Huffman编码，将该文件翻译成Huffman编码文件。根据Huffman编码规则，将给定的Huffman文件翻译成原文件。
HuffmanTextEncoder类完成压缩功能，可直接运行，压缩测试用文本文件。HuffmanTextDecoder类完成解压缩功能，可直接运行，解压缩 压缩后的文本文件。BitReader，工具类，实现对BufferedInputStream的按位读取。
可以在Dog与Cat类中重写Animal中的animalDo方法，通过调用animalDo方法，然后会自动根据不同的实例调用不同类中的方法（多态知识）。
minchild；...return minchild；} public Object getParents(){ ...return Object；} } 以上的...代表该类方法的逻辑。希望对你有帮助 。对了 ，别忘记在Huffman类中加入import ...Tree 同包中不用加。
但是，同样的思路，在String等封装类中对此方法进行了重写。方法调用得到一个计算公式得到的 int值。
哈夫曼树是给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。
1、根据二叉树的性质：n2=n0-1，列方程组得｛n2=n0-1，n0+n2=199｝，解方程组得n0=100，所以叶子结点有100个。
2、从森林中删除选取的两棵树，并将新树加入森林；重复(2)、(3)步，直到森林中只剩一棵树为止，该树即为所求得的哈夫曼树。
3、给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。
