LZH 算法的模拟实现，JavaScript 版本

实现一个完整的 LZH 压缩算法包含 LZ77/LZ78 以及 Huffman 编码的结合，对于一个简短的示例来说，可能过于复杂。然而，我可以提供一个简化版本的示例，它模拟 LZH 算法的压缩过程。请注意，这个示例主要用于教学目的，它大大简化了实际的 LZH 压缩过程，并不代表 LZH 压缩的真实效率或结构。

在这个简化版本中，我将使用一种基本的 LZ（如 LZ77）压缩方法对 “Hello World” 进行压缩，然后简单演示如何将得到的数据表示为 Huffman 编码的形式。实际上，由于 “Hello World” 字符串的简短和内容的独特性，压缩效果可能不明显或者甚至数据变大，这是因为压缩算法通常适用于大量数据。

步骤 1: 简化的 LZ77 压缩

在 LZ77 压缩中，我们会寻找重复的字符串，并将它们替换为对先前出现的位置的引用和长度。对于 “Hello World” 这个例子，实际上没有重复的长字符串，因此我们直接进入 Huffman 阶段。

步骤 2: 简化的 Huffman 编码

由于 “Hello World” 中的字符都是唯一或仅出现几次的，真正的 Huffman 编码需要建立一个频率表，然后根据频率构建一棵树。这里，我们假设每个字符都得到了一个简化的“编码”。

下面是用 JavaScript 实现的示例代码，由于缺乏实际的压缩过程，这段代码主要演示如何以一种非常基础的形式模拟这一过程：

// 示例：模拟“Hello World”使用简化的 LZH 压缩
function simpleLZHCompress(input) {
    // 假设每个字符直接转换为二进制形式（这里不是真正的 Huffman 编码）
    let output = '';
    for (let i = 0; i < input.length; i++) {
        // 简化：直接将字符的 charCodeAt 转为二进制表示
        let binaryCode = input.charCodeAt(i).toString(2);
        // 确保每个字符的二进制表示是 8 位
        while (binaryCode.length < 8) {
            binaryCode = '0' + binaryCode;
        }
        output += binaryCode + ' '; // 添加空格以便于阅读
    }
    return output.trim();
}
const compressed = simpleLZHCompress('Hello World');
console.log(compressed);

这段代码将 “Hello World” 中的每个字符转换为其 ASCII 码的二进制表示。请记住，这仅仅是为了演示，并不是真正的 LZH 压缩算法实现。实际的 LZH 算法会涉及更复杂的步骤，包括真实的 LZ77/LZ78 压缩和 Huffman 编码，它们在处理大量数据时能够实现显著的压缩效果。