立项原因是传统字符编码（如 ASCII）采用固定长度编码，对高频字符和低频字符分配相同长度的二进制位，造成数据存储与传输的空间浪费，旨在通过哈夫曼编码的可变长度编码特性，解决文本数据压缩场景下的空间优化问题。行业场景聚焦数据压缩领域，覆盖文本文件存储、网络文本传输、嵌入式设备数据通信等业务背景：在电子书存储、日志文件归档、物联网终端文本数据上传等场景中，大量文本数据的传输和存储成本较高，哈夫曼编码系统可根据字符出现频率动态生成最优编码表，最大化压缩数据体积，降低存储占用与传输带宽消耗。
项目包含 4 个核心功能模块：1）字符频率统计模块，读取目标文本文件，统计每个字符（含符号、空格）的出现频次并生成频次字典；2）哈夫曼树构建模块，基于字符频次构建最优哈夫曼树，遵循 “频次低的字符优先合并” 原则生成带权路径长度最短的树结构；3）编码生成模块，遍历哈夫曼树为每个字符生成唯一的可变长度二进制编码，并输出编码对照表；4）压缩 / 解压缩模块，使用生成的编码表对原文本进行压缩（将字符替换为对应编码），同时支持压缩文件的反向解压缩（通过编码表还原为原文本）。项目主要功能是实现文本数据的无损压缩与还原：用户上传文本文件后，系统自动完成频次统计、编码生成、数据压缩，输出压缩后的二进制文件与编码表；如需还原数据，导入压缩文件和编码表即可恢复原文本，全程保证数据无丢失，相比固定长度编码可实现 10%-40% 的压缩率（取决于文本字符分布）。
“我” 负责的具体任务包括：1）字符频率统计模块的核心逻辑开发，实现文本文件的逐字符读取、频次计数与异常处理（如空文件、特殊编码文本）；2）哈夫曼树构建模块的编码实现，设计节点类（包含字符、频次、左右子节点属性），完成树的构建与遍历算法；3）压缩 / 解压缩模块的功能落地，编写编码替换、二进制文件写入 / 读取逻辑，以及解压缩时的编码反向匹配算法；4）参与系统测试，针对不同类型文本（纯英文、中文、混合符号）验证压缩率与解压缩准确性，修复编码冲突、树结构构建异常等 BUG。项目使用的技术栈包括：核心逻辑基于 Python 实现（兼顾开发效率与算法可读性），使用字典结构存储字符频次，采用类面向对象设计哈夫曼树节点；文件操作基于 Python 内置的open函数实现文本 / 二进制文件读写，编码表采用 JSON 格式存储以便解压缩调用。实现亮点是优化了哈夫曼树的构建效率，通过优先队列（堆结构）替代普通列表排序，将树构建的时间复杂度从 O (n²) 降低至 O (n log n)；难点在于中文等多字节字符的处理，需先完成字符编码（如 UTF-8）的统一转换，避免因字符编码差异导致统计或压缩出错，最终通过统一转换为 Unicode 编码解决该问题。
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