现在，我们的目标是编写一个程序，实现构建哈夫曼树的过程。首先，我们打开Visual Studio，新建一个名为“哈哈”的程序，并采用默认设置。构建哈夫曼树的编码是根据输入信源的不同概率生成的，为了计算信源的概率，我们需要在程序中输入一个文件。我们以一篇英文短文为输入文件，通过计算短文中每个字符出现的概率和频率，生成哈夫曼树的依据。为此，我们将文件放入程序目录中，并使用以下步骤打开文件：首先使用“include iostream”和“include fstream”来输出信息；其次使用“using namespace std”命名空间；然后定义一个名为“open_input_file”的函数，该函数是一个静态布尔类型函数，其第一个参数是“ifstream”类型和第二个参数为字符串常量，用于表示文件名。我们使用“input.open(input_file_name)”打开输入文件，如果文件未能打开，则返回一个表示文件无法打开的错误代码。接下来，我们在主函数中调用该函数，并定义一个名为“input_file”的“ifstream”类型。如果函数返回“true”，则打开“input_file”，如果打开失败，则输出错误消息并直接返回-1。文件打开后，我们需要记得关闭它。接下来，我们尝试读取文件内容并统计每个字符出现的频率。为了实现这一功能，我们定义一个名为“chart_note”的结构体，该结构体包含两个元素“character”和“frequency”，分别表示字符和频率。我们需要循环遍历整个文件，并统计每个字符出现的次数。为此，我们首先需要定义一个类型为“chart_note”的数组，该数组元素表示为一个字符，它占用一个字节，共有256种可能性。我们需要为所有元素初始化为零，并循环读取每个字符。在对每个字符进行计数的过程中，我们需要将字符分配给“character”元素，并将“frequency”元素增加1。读取并计算所有字符的频率之后，我们需要输出每个字符出现的频率。为此，我们使用一个循环枚举所有可能的字节，并且，如果该字符曾经出现过，则输出该字符的“chart_note”信息，包括它的“node address”、字符、“firmware”，以及一个括号。最后，我们需要利用STL中的“priority_queue”数据结构来生成哈夫曼树。为了使用“priority_queue”，我们需要包含头文件：“q”、“vector”、“string”。哈夫曼树的节点还需要在程序中定义，因为哈夫曼树是特殊的二叉树。我们可以使用“priority_queue”对“node”进行排序，从而生成一个完整的哈夫曼树。