【数据结构】哈夫曼树与哈夫曼编码的Python实现及应用

最近数据结构课布置的作业：
用python实现哈夫曼树与哈夫曼编码，并撰写该大作业的实验报告。报告要求说明算法原理、算法的实现、测试案例说明、测试结果与分析。测试案例要求来源于日常生活或专业应用。

看了一些文章发现编码有点奇奇怪怪，于是就按自己的理解写了一遍。过程中曾试图用树遍历的方式进行哈夫曼编码，但是好像挺麻烦，还不如给结点加个parent属性，自底向上编码。

简单回顾下思路——

首先是树的构建，从一堆叶结点中找出俩权值最小的，同时创建新结点，新结点是俩叶结点的父结点，权值为俩权之和。然后从这堆叶结点中删去这俩，加入新结点，重复操作，直到只剩俩结点，然后将这俩结点连到树的根结点上，至此树的创建完毕。
其次是编码，从这堆叶结点里再次取出一个又一个叶结点p，初始编码code=’’，并且检测p.parent是不是root，如果不是，那么就检测p是p.parent的左还是右子结点，左就code = ‘0’ +code，右就code = ‘1’ + code，然后p = p.parent，继续重复上述检测；如果p.parent是root，那么输出code。
最后是应用，我用来存储DNA或RNA序列，具体可以看代码。

代码如下——

class node(object):    #创建霍夫曼树结点类
    def __init__(self):
        self.name = None
        self.weight = None
        self.leftchild = None
        self.rightchild = None
        self.parent = None

class code_node(object):     #创建编码结点类
    def __init__(self, code, name, weight):
        self.code = code
        self.name = name
        self.weight = weight


class HaffumanTree(object):    #哈夫曼树类
    def __init__(self):
        self.root = node()

    def buildtree(self, name_set, weight_set):    #创建哈夫曼树
        self.nodes = []                   #以降序存储新结点
        while len(name_set) > 0:
            max_weight = max(weight_set)
            max_pos = weight_set.index(max_weight)
            max_name = name_set[max_pos]
            newnode = node()
            newnode.name = max_name
            newnode.weight = int(max_weight)   #权值为整型
            self.nodes.append(newnode)
            name_set.remove(max_name)
            weight_set.remove(max_weight)    #创建新结点，填入name和weight属性，且按降序入列
        self.nodes_copy = self.nodes[:]
        #备份self.nodes，用于自底向上编码，不能使用self.nodes_copy = self.nodes，这会导致两者始终同步
        while len(self.nodes) > 2:
            l = self.nodes.pop()
            r = self.nodes.pop()
            newnode = node()
            newnode.weight = l.weight + r.weight
            newnode.leftchild = l
            newnode.rightchild = r
            l.parent = newnode
            r.parent = newnode
            self.insert(newnode)    #将新结点根据weight大小插入self.nodes
        left = self.nodes.pop