频率决定怎样分配码长
固定长度编码给每个符号同样多的位，即使某些符号远比其他符号常见。Huffman编码利用频率差异，允许不同符号码字长度不同；计算目标是各符号出现次数乘以码长后的总和。
码字还要能够无歧义地接在一起。算法把符号放在二元树叶子，从根到叶的0、1路径成为码字，因此任何完整码字都不再延伸成另一个符号的前缀。短码字收益与树的整体约束需要同时满足。
反复合并权重最小的两棵树
构造从每个出现过的符号各一棵树开始，以频数为权重。每轮取权重最小的两棵树，建立一个新父节点，权重为两者之和，再放回候选集合；只剩一棵树时，便得到完整编码树。优先队列可支持反复取出最小项。
越晚与其他子树合并的符号，往往处在较浅位置。并列频率可以产生不同的同样最优码表，左右分支互换也会改变比特串而不改变码长；解码要求双方知道同一棵树，不能只凭“都用了Huffman”猜测码字。
参考：[1]
最优结论与文件开销的范围
对给定符号权重，Huffman给出逐符号二元前缀码的最小加权路径长度。若数据中还有跨符号的上下文或长片段重复，其他建模及编码办法仍可能进一步利用；不能把这一受限最优结论推广为任何输入上的最佳压缩。
实际文件还需让解码者取得树和消息结束信息。Princeton示例把树及原始字节数写入输出，随后按树逐位解码。短消息的这些开销可能超过节省的主体位数，压缩收益必须按完整表示统计。