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有三个柱子，分别为 from、buffer、to。需要将 from 上的圆盘全部移动到 to 上，并且要保证小圆盘始终在大圆盘上。
这是一个经典的递归问题，分为三步求解：
① 将 n-1 个圆盘从 from -> buffer
② 将 1 个圆盘从 from -> to
③ 将 n-1 个圆盘从 buffer -> to
如果只有一个圆盘，那么只需要进行一次移动操作。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-686961.html
从上面的讨论可以知道，an = 2 * an-1 + 1，显然 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-686961.html
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哈夫曼编码 等长编码：占的位置一样 变长编码（不等长编码）：经常使用的编码比较短，不常用的比较短 最优：总长度最短 最优的要求：占用空间尽可能短，不占用多余空间，且不能有二义性 这里给出哈夫曼二叉树的实现： HuffmanTree.h: 测试数据（主函数）： 运行结果截图
哈夫曼树的构造：就是将给定的数据中选择最小的两个权值进行合并，然后重复该操作，构造出一个 二叉树。使其带权路径长度WPL最小的二叉树称为哈夫曼树或最优二叉树。 例如：给定几个数值：0.07， 0.19， 0.02， 0.06， 0.32， 0.03， 0.21， 0.01 可以将其扩大一百倍，以方便计
哈夫曼树的基本介绍 哈夫曼树构建步骤图解 创建哈夫曼树代码实现 基本介绍 哈夫曼编码原理剖析 哈夫曼编码的实例 思路分析 代码实现 使用哈夫曼编码压缩文件的注意事项（代码胜省略）
哈夫曼树又称为 最优树 ，作用是找到一种效率最高的判断树。 路径 ：从树中一个结点到另一个结点之间的 分支 构成这两个结点之间的路径。 结点的路径长度 ：两结点间路径上的分支树 如图 a ：从 A - D 的路径长度就是是 2。从 A 到 B C D E F G F I 的路径长度分别为 1 1 2 2 3
哈夫曼树：结点中赋予一个某种意义的值，称为结点的权值，从根结点开始，到目标结点经过的边数，称为路径长度，路径长度乘以权值，称为带权路径长度； 例如：根结点代表着快递集散点，一个叶子结点权值是5，在业务逻辑中代表着重量是5斤的货物📦，路径长度是3，
🌍新人小白的博客 ⌛️希望大家多多关注 🌱一起加油，共同成长 🎃以后会经常更新哒~🙈 ⭐️个人主页： 收藏加关注，永远不迷路~⭐️ 一： 顺序表的操作，你真的学会了吗？ 二： 顺序栈的基本操作 三： 循环队列的基本操作，你学会了吗？ 四： 单链表的操作（超详细
一，哈夫曼树的基本概念 路径： 从树中一个结点到另一个结点之间的 分支 构成这两个结点间的路径 结点的路径长度 ：两结点之间路径上的 分支数 树的路径长度： 从 树根 到每一个结点的 路径长度之和 ． 记作：ＴＬ 权（weight)： 将树中结点赋给一个有着某种含义的数值
目录 哈夫曼树 树的带权路径长度(wpl) 哈夫曼编码 代码实现哈夫曼树 封装哈夫曼树的节点 构建哈夫曼树 字典树 执行流程 代码实现字典树 封装字典树的节点 构建字典树 哈夫曼树（Huffman Tree）是一种带权路径长度最短的二叉树。哈夫曼树常常用于数据压缩，其压
1.1 基本概念 路径 ：指从根结点到该结点的分支序列。 路径长度 ：指根结点到该结点所经过的分支数目。 结点的带权路径长度 ：从树根到某一结点的路径长度与该结点的权的乘积。 树的带权路径长度(WPL) ：树中从根到所有叶子结点的各个带权路径长度之和。 哈夫曼树 是由
编码是信息处理的基础（重新表示信息）。 普通的编码是等长编码，例如7位的ASCIL编码，对出现频率不同的字符都使用相同的编码长度。 但其在传输和存储等情况下编码效率不高 。 可使用不等长编码，来压缩编码：高频字符编码长度更短，低频字符编码长度更长。 [例
