public class BinaryTreeNode {		private BinaryTreeNode leftChild;	private BinaryTreeNode rightChild;	private BinaryTreeNode parent;	private int value;	private String name;		public BinaryTreeNode(){	}	public BinaryTreeNode( int value ){		this.value = value;	}	public BinaryTreeNode( String name , int value ){		this.name = name;		this.value = value;	}		public BinaryTreeNode getLeftChild() {		return leftChild;	}	public void setLeftChild(BinaryTreeNode leftChild) {		this.leftChild = leftChild;	}	public BinaryTreeNode getRightChild() {		return rightChild;	}	public void setRightChild(BinaryTreeNode rightChild) {		this.rightChild = rightChild;	}	public int getValue() {		return value;	}	public void setValue(int value) {		this.value = value;	}	public BinaryTreeNode getParent() {		return parent;	}	public void setParent(BinaryTreeNode parent) {		this.parent = parent;	}	public String getName() {		return name;	}	public void setName(String name) {		this.name = name;	}		public LinkedList
    
      toList(){		LinkedList
     
       list = new LinkedList
      
       ();		toList( this , list );		return list;	}		private void toList( BinaryTreeNode root , List
       
         list ){		if( root != null ){			list.add( root );			toList( root , list );			toList( root , list );		}	}		public int[] toArray(){		int[] array = new int[BinaryTree2Links.getSubNodeNum(this) + 1 ];		toArray( this , array , 0 );		return array;	}		private void toArray( BinaryTreeNode root , int[] array, int i ){		if( root != null ){			array[i++] = root.getValue();			toArray( root , array , i );			toArray( root , array , i );		}	}}
       
      
     
    

Huffman树操作类：

/** * 赫夫曼树（最有二叉树）:权值最大的叶子离根较近，权值小的结点离根较远。总的来讲就是，常用的能较快找到，难用的稍微麻烦点。 * 注：其定义符合国际上对满二叉树的定义，即要么有俩孩子，要么没孩子。但是不符合国内对满二叉树的定义（一片神奇的国土）。 * @author CheN * */public class HuffmanTree{		/**	 * 将一棵树转化为赫夫曼树	 * @param list	 * @return	 */	public static BinaryTreeNode buildHuffmanTree( BinaryTreeNode root ){		return buildHuffmanTree(root.toList());	}		/**	 * 建立赫夫曼树	 * @param list	 * @return	 */	public static BinaryTreeNode buildHuffmanTree( List
    
      list ){		// 1.n个有权值结点，要求左右子树均为空		for( BinaryTreeNode node : list ){			if( node.getLeftChild() != null || node.getRightChild() != null || node.getParent() != null )				return null;		}		//4.重复步骤2-3，直至list中只剩下一棵树，即root。		while( list.size() > 1 ){			//2.找出值最小的两个结点，并且创建他们的父结点，权值为两个结点的和			//3.将两个旧结点抛除在外，将新建立的结点加入至list			int min1 = findMinNode(list);			BinaryTreeNode rightChild = list.remove( min1 );			int min2 = findMinNode(list);			BinaryTreeNode leftChild = list.remove( min2 );			BinaryTreeNode newNode = buildNewNode(leftChild, rightChild);			list.add(newNode);		}		return list.get(0);	}		/**	 * 查找权值最小的结点（运行两次，分别找出最小的两个）	 * @param list	 * @return	 */	private static int findMinNode( List
     
       list ){		int index = 0;		int min = list.get(0).getValue();		for( int i = 1 ; i < list.size(); i++ ){			if( list.get(i).getValue() < min ){				min = list.get(i).getValue();				index = i;			}		}		return index;	}		/**	 * 创建新结点	 * @param leftChild	 * @param rightChild	 * @return	 */	private static BinaryTreeNode buildNewNode( BinaryTreeNode leftChild , BinaryTreeNode rightChild ){		BinaryTreeNode newNode = new BinaryTreeNode();		newNode.setLeftChild(leftChild);		newNode.setRightChild(rightChild);		newNode.setValue(leftChild.getValue() + rightChild.getValue());		return newNode;	}			//赫夫曼编码//		/**	 * 获取赫夫曼编码	 */	public static Map
      
        getHuffmanCoding( BinaryTreeNode root ){		Map
       
         map = new HashMap
        
         ();		buildHuffmanCoding( root , map , "" );		return map;	}		/**	 * 生成每个内容对应的编码	 * @param node	 * @param map	 * @param content	 */	private static void buildHuffmanCoding(BinaryTreeNode node, Map
         
           map, String content) { if (node.getLeftChild() == null) { map.put(node.getName(), content);// 注意啦！！！下面这一行是为了让代码可解码，所以将map中设置成key/value + value/key的形式。如果不需要就注释掉即可（正常情况下不会造成bug，除非极特殊情况下）。 map.put(content, node.getName()); return; } // 对左子树分配代码"0" buildHuffmanCoding(node.getLeftChild(), map, content + "0"); // 对右子树分配代码"1" buildHuffmanCoding(node.getRightChild(), map, content + "1"); } /** * 用赫夫曼编码对内容进行编码 * @param str * @param map * @return */ public static String encoding( String str , Map
          
            map ){ StringBuffer sb = new StringBuffer(); for( int i = 0 ; i < str.length() ; i++ ){ sb.append(map.get(str.substring(i, i+1))); } return sb.toString(); } /** * 用赫夫曼编码对编码过的内容进行解码（map中须包含解码信息，请注意buildHuffmanCoding方法中第4-5行） * @param str * @param map * @return */ public static String decoding( String str , Map
           
             map ){ StringBuffer sb = new StringBuffer(); for( int i = 1 , j = 0 ; i < str.length() ; i++ ){ String code = str.substring( j , i ); boolean tag = map.containsValue(code); if( tag ){ j = i; sb.append(map.get(code)); } } return sb.toString(); }}