哈夫曼平均碼長

📚 深度解析：哈夫曼平均碼長

💡 常見使用場景

• 壓縮方案評估：對比哈夫曼與定長/算術編碼的平均碼長。
• 教學演示：展示高頻符號配短碼、低頻配長碼的最優字首樹。
• 格式最佳化：為日誌/協議選擇符號機率模型以縮短平均長度。

❓ 常見問題（FAQ）

哈夫曼為何最優？

在滿足字首碼條件下使平均碼長最小，等於資訊熵（機率取 2 的冪時）。

與算術編碼區別？

算術編碼可超越符號邊界、更接近熵，哈夫曼實現簡單但略有冗餘。

頻率未知怎麼辦？

需先統計或使用通用模型，動態場景可用自適應哈夫曼。