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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：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，
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
🌍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
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
切入正题之前，我们先了解几个概念： 路径：从树的一个结点到另一个结点分支所构成的路线 路径长度：路径上的分支数目 树的路径长度：从根结点出发到每个结点的路径长度之和 带权路径长度：该结点到根结点的路径长度乘以该结点的权值 树的带权路径长度：树中所有
