畅想：哈夫曼树的应用

最近学习了数据结构中的哈夫曼树（最优二叉树），说的是：给定个数的叶子，拥有不同的权值，使得根到各叶子的带权路径的和最小。

了解到了一些基本应用，比如，数据编码：在某资料中，假设就出现26个字母+9个数字，字母中只有6-10个出现的概率比较高（权值比较大），如何对这些字符不同的编码长度（给以不同的路径），使得总的编码长度最小。即实现较好的压缩算法。

联想到，社会决策判断方面，就比如说两会：人大代表，其权值当然比较大，所以给与他们的离中央的“路径”就比较近，可以直接发表建议；一般的老百姓，权值小，当然“路径”远啦，） 想要有个申诉/建议什么的，还得遵从乡镇/县市/省，“路径”长。当然，管理层认为，之所以要将你们权值比较小的普通人放到二叉树的树梢（离根节点很遥远），这样做的目的是总的路径和最小，in real world，体现在哪里？大家给我个思路.....我还没怎么想明白....（减少了成本？提高了获取信息的效率？）


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