先来尝试编码一副扑克牌，首先考虑花色+rank的方式编码，如下图，即第一张牌是0，最后一张是51（一共52张牌）

在一个集合中，假设最大元素为M，那么我们对M编码需要的最小编码长度为log2M（用二进制表示这个数字），我们将这个数字称为最坏编码长度

常见的最坏编码长度：掷硬币：log2 = 1，掷骰子：log6=3，轮盘赌：log37 = 6

编码新思路：用的频繁的字符应该给更短的长度，这样会缩短总编码长度。
目标：使编码的平均长度的期望最小，即：最小化

因此引入香农熵的定义，先对一个随机变量的熵进行定义
常见的香农熵：掷硬币：1，不公平硬币（0.9对0.1）：0.47（熵小因为确定性提高），对这个不公平硬币编码会更容易，因为大部分时间我们都是对的
另，硬币变量叫做伯努利服从伯努利分布，两项，和为一
掷骰子：H = 2.58

可以发现，当随机变量等于所有值N的概率相等时，他的值为logN，即为最坏长度（最坏熵）

零阶经验熵：没有先验概率，通过给的例子来统计概率，然后计算熵

熵可以告诉我们，平均编码长度应该是多少，但无法告诉我们如何设计

• 对比熵公式和长度公式，或许1/pr就是我们要的长度

对于例子：1/2, 1/4, 1/8, 1/8

• 第一种：0， 10， 110， 111
  aagc = 0011010，明显是可以解码的，因为这种编码保证每个编码没有相同前缀，导致无歧义
  当有前缀相同，也可能是无歧义的，但需要的解码时间会变长，例：1，10，00
  第一种编码方式也有相同前缀，但一定要保证下一位相同
  或者说，特点是第一种编码是prefix-free的，即没有一个编码是另一个编码的前缀，我们称这种编码为前缀码（prefix code）

如何构建前缀码？Huffman tree

上图为构建过程，其中节点的值为在文本中出现的频次

给左边和右边赋值，即可得到各个子节点的值，注意：非叶子节点没有编码，这是关键

此外，Huffman code更优秀之处在于，他最多只会比最佳零阶经验熵多一位（每个字符的编码）
还有更好的编码形式，如arithmetic coding，这里不涉及了