A61605. 在数据压缩编码中的哈夫曼编码方法，在本质上是一种（ ）的策略。

A67879 有 6 个字符，它们出现的次数分别为： {2, 3, 3, 4, 6, 8} ，现在用哈夫曼编码为这些字符编码，最小加权路径长度WPL（每个字符的出现次数×它的编码长度，再把每个字符结果加起来）的值为（ ）。 同考点 → A67871 若所有字符出现频率相同，则哈夫曼编码一定会得到完全二叉树 同考点 → A67612 给定字符集 {A,B,C,D} 的出现频率分别为 {5,1,6,2} ，则正确的哈夫曼编码是（ ）。 同考点 → A67270 哈夫曼编码是最优前缀码，且编码结果唯一。 同考点 → A67177 有5个字符，它们出现的次数分别为2次、2次、3次、3次、5次。现在要用哈夫曼编码的方式来为这些字符进行编码，最小加权路径长度WPL（每个字符的出现次数 它的编码长度，再把每个字符结果加起来）的值为（ ）。 同考点 → A67154 下面C++代码实现了哈夫曼编码，则横线处应填写的代码是（ ）。 同考点 → A66853 哈夫曼编码的主要应⽤领域是有损数据压缩。 同考点 → A66850 使⽤哈夫曼编码对⼀些字符进⾏编码 ，如果两个字符的频率差异最⼤ ，则它们的编码可能出现相同的前缀。 同考点 →