哈夫曼代码解释Java

我是java新手，我正在尝试通过使用在线代码来理解哈夫曼编码。我正在混乱的代码，以了解它是如何工作的，因为我没有找到任何关于如何实现哈夫曼代码。 我需要理解为什么在这段代码中，这个家伙在Huffman树类和字符串缓冲区中使用Compariable。 如果有人知道任何关于哈夫曼编码的在线解释，甚至是算法，请。 我真的需要理解这个代码。 PS：英语不是我的母语，所以很抱歉给你带来任何困惑。 多谢各位

import java.util.*;

public class HuffmanCode {
    // input is an array of frequencies, indexed by character code
    public HuffmanTree buildTree(int[] charFreqs) {
        PriorityQueue<HuffmanTree> trees = new PriorityQueue<HuffmanTree>();
        // initially, we have a forest of leaves
        // one for each non-empty character
        for (int i = 0; i < charFreqs.length; i++)
            if (charFreqs[i] > 0)
                trees.offer(new HuffmanLeaf(charFreqs[i], (char)i));

        assert trees.size() > 0;
        // loop until there is only one tree left
        while (trees.size() > 1) {
            // two trees with least frequency
            HuffmanTree a = trees.poll();
            HuffmanTree b = trees.poll();

            // put into new node and re-insert into queue
            trees.offer(new HuffmanNode(a, b));
        }
        return trees.poll();
    }

    public void printCodes(HuffmanTree tree, StringBuffer prefix) {
        assert tree != null;
        if (tree instanceof HuffmanLeaf) {
            HuffmanLeaf leaf = (HuffmanLeaf)tree;

            // print out character, frequency, and code for this leaf (which is just the prefix)
            System.out.println(leaf.value + "\t" + leaf.frequency + "\t" + prefix);

        } else if (tree instanceof HuffmanNode) {
            HuffmanNode node = (HuffmanNode)tree;

            // traverse left
            prefix.append('0');
            //prefix = prefix + "0";
            printCodes(node.left, prefix);
            prefix.deleteCharAt(prefix.length()-1);

            // traverse right
            prefix.append('1');
            printCodes(node.right, prefix);
            prefix.deleteCharAt(prefix.length()-1);
        }
    }
}

哈夫曼节点：

class HuffmanNode extends HuffmanTree {

    public final HuffmanTree left, right; // subtrees

    public HuffmanNode(HuffmanTree l, HuffmanTree r) {
        //Calling the super  constructor HuffmanTree 
        super(l.frequency + r.frequency);
        left = l;
        right = r;
    }

}

主要内容：

那家伙为什么用Stringbuffer

因为与串联字符串相比，使用一个字符串构建字符串更可取

等等

StringBuilder与StringBuffer有些不同

可比

因为使用了优先级队列。它需要这个接口

而且，阅读哈夫曼编码维基百科页面（你可以这样做来理解算法），它提到编码的最佳结构是有序的。我个人不知道算法，但我建议不要从你不懂的互联网上复制代码

那家伙为什么用Stringbuffer

因为与串联字符串相比，使用一个字符串构建字符串更可取

等等

StringBuilder与StringBuffer有些不同

可比

因为使用了优先级队列。它需要这个接口

---

而且，阅读哈夫曼编码维基百科页面（你可以这样做来理解算法），它提到编码的最佳结构是有序的。我个人不知道算法，但我建议不要从你不懂的互联网上复制代码

向代码中添加打印语句或使用调试器并逐行运行它，直到您认为您理解为止。有人能解释一下为什么这家伙使用Stringbuffer和comparable吗？Stackoverflow不应该被用作理解您发现的一些随机代码的社区努力，抱歉。请试着运行代码并计算出它比向代码中添加打印语句要好，或者使用调试器并逐行运行它，直到您认为您理解为止。有人能解释一下为什么这家伙使用Stringbuffer和comparable吗？Stackoverflow不应该被用作社区努力来理解您发现的一些随机代码，对不起。请尝试运行代码并找出它

class HuffmanLeaf extends HuffmanTree {

    public final char value; // the character this leaf represents

    public HuffmanLeaf(int freq, char val) {
        super(freq);
        value = val;
    }
}

class HuffmanNode extends HuffmanTree {

    public final HuffmanTree left, right; // subtrees

    public HuffmanNode(HuffmanTree l, HuffmanTree r) {
        //Calling the super  constructor HuffmanTree 
        super(l.frequency + r.frequency);
        left = l;
        right = r;
    }

}

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        String test = "Hello World";
        HuffmanCode newCode = new HuffmanCode();

        // we will assume that all our characters will have
        // code less than 256, for simplicity
        int[] charFreqs = new int[256];
        // read each character and record the frequencies
        for (char c : test.toCharArray())
            charFreqs[c]++;

        // build tree
        ////HuffmanTree tree = buildTree(charFreqs);
        HuffmanTree tree = newCode.buildTree(charFreqs);

        // print out results
        System.out.println("SYMBOL\tWEIGHT\tHUFFMAN CODE");
        newCode.printCodes(tree, new StringBuffer());
    }

}