背景

上周评审的时候，做需求的同事有一个点是，把客户的名字提取拼音，然后保存起来，说是为了便于查询，然后组长提出来，是否可以用哈夫曼编码来做这个需求

什么是哈夫曼编码

1951年，哈夫曼和他在MIT信息论的同学需要选择是完成学期报告还是期末考试。导师Robert M. Fano给他们的学期报告的题目是，寻找最有效的二进制编码。由于无法证明哪个已有编码是最有效的，哈夫曼放弃对已有编码的研究，转向新的探索，最终发现了基于有序频率二叉树编码的想法，并很快证明了这个方法是最有效的。

哈夫曼编码，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。是一种高效的编码方式，在信息存储和传输过程中用于对信息进行压缩。

具体介绍可以看这篇文章：哈夫曼编码

原理

构造哈夫曼编码的原理，是首先拿到给定的文本，然后统计文本中出现的各个字符的出现频率，然后给这个频率，构造一个二叉树，构造完成二叉树之后，就可以得到各个字符的编码，然后使用编码的方式，来把这段文本进行传输。

怎么用

这块我还没敲，回头补上，可以先看这篇文章：

哈夫曼编码

是否适合我们的场景呢？

再来描述一下我们的场景，我们的场景是，我们会在数据库保存一批数据，然后每条数据都会有一个名称属性，一个名称的拼音属性，我们的出发点是认为，存拼音占地方，想要将这个属性缩短，如果使用哈夫曼编码的的话，不可避免要存两个东西，一个是原文中字符和频率的对照，一个是拼音加工后得到的哈夫曼编码，感觉并没有省多少事儿，所以我觉得不太合适。