关于哈夫曼树的知识见旧文哈夫曼树和哈夫曼编码的原理和实现。本文讲解Huffman Tree和Huffman Code的Go语言实现。对比旧文中Python的实现，可以体会到Go语言具有Python一样的简洁和效率。Go语言内置了map数据结构，我们不自己实现。

接下来的实现，使用了Go语言的map、slice、struct，尽量使用Go语言标准库自带的元素，一方面代码简洁，另外一方面标准库是经得起性能考验的。

首先我们定义树的结点

type Node struct {
    value string
    weigth int
    left *Node
    right *Node
    index int
}

实现优先队列，优先队列通常使用堆实现，Go语言的标准库container/heap中有Heap的接口，我们根据该接口实现优先队列

type PriorityQueue []*Node

func (pq PriorityQueue) Len() int {
    return len(pq)
}

func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) {
    pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i]
    pq[i].index = i
    pq[j].index = j
}

func (pq *PriorityQueue) Push(x interface{}) {
    n := len(*pq)
    node := x.(*Node)
    node.index = n
    *pq = append(*pq, node)
}

func (pq *PriorityQueue) Pop() interface{} {
    old := *pq
    n := len(old)
    node := old[n-1]
    node.index = -1
    *pq = old[0 : n-1]
    return node
}

我们也可以自己实现，实现堆的关键操作是上浮和下沉。

func (pq *PriorityQueue) Swim(k int) {
    for k > 1 && pq.Less(k/2, k) {
        pq.Exch(k/2, k)
        k = k / 2
    }
}

func (pq *PriorityQueue) Sink(k int) {
    for 2*k <= pq.length {
        j := 2 * k
        if j < pq.length && pq.Less(j, j+1) {
            j += 1
        }
        if !pq.Less(k, j) {
            break
        }
        pq.Exch(k, j)
        k = j
    }
}

对于输入的字符串，我们需要统计它们出现的频次，以此作为权值

func Counter(s string) map[string]int {
    c := make(map[string]int)
    for i := 0; i < len(s); i++ {
        c[string(s[i])] = c[string(s[i])] + 1
    }
    return c
}

实现哈夫曼树

func BuildHuffmanTree(nodes map[string]int) *Node {
    size := len(nodes) + 1
    queue := NewPriorityQueue(size)
    for value, weight := range nodes {
        node := &Node{
            value:  value,
            weight: weight,
        }
        queue.Push(node)
    }

for queue.Len() > 1 {
        leftChild := queue.Pop()
        rightChild := queue.Pop()
        root := &Node{
            weight: leftChild.weight + rightChild.weight,
            left:   leftChild,
            right:  rightChild,
        }
        queue.Push(root)
    }

return queue.Pop()
}

实现哈夫曼编码

func huffmanCodes(node *Node, prefix string, codes map[string]string) {
    if node.value != "" {
        codes[node.value] = prefix
    } else {
        leftPrefix := prefix + "0"
        huffmanCodes(node.left, leftPrefix, codes)
        rightPrefix := prefix + "1"
        huffmanCodes(node.right, rightPrefix, codes)
    }
}

func GenerateHuffmanCodes(s string) map[string]string {
    c := Counter(s)
    tree := BuildHuffmanTree(c)
    codes := make(map[string]string)
    huffmanCodes(tree, "", codes)
    return codes
}

输入”littlefeng”，试结果

map[i:101 g:1100 n:1101 e:111 l:00 t:01 f:100]

哈夫曼编码结果是不唯一的，因为同层权值一样的结点是可以交换。在Go语言语言中，导致不唯一的直接原因是遍历map的顺序是不固定。