1. 统计字符频率

首先，遍历待编码数据，统计每个字符出现的频率。例如对于字符串 “banana”，字符 'b' 出现 1 次，'a' 出现 3 次，'n' 出现 2 次。这些频率数据是构建哈夫曼树的基础。

2. 创建节点

根据统计的字符频率，为每个字符创建一个节点。每个节点包含字符本身、字符的频率以及指向左右子节点的指针（初始时都为 null）。像上述例子中，就会创建包含 'b'（频率 1）、'a'（频率 3）、'n'（频率 2）的三个节点。

3. 构建节点集合

将所有创建的节点放入一个集合（如优先队列）中，这个集合会根据节点的频率进行排序，频率低的节点排在前面。通过优先队列，可以方便地每次取出频率最低的两个节点。

4. 构建哈夫曼树

不断从节点集合中取出频率最低的两个节点，创建一个新的父节点。新父节点的频率是这两个子节点频率之和，并且将这两个子节点分别作为新父节点的左右子节点。例如，先取出频率为 1 的 'b' 节点和频率为 2 的 'n' 节点，创建一个频率为 3 的新父节点，'b' 和 'n' 成为其左右子节点。然后将新父节点重新放入集合中。重复这个过程，直到集合中只剩下一个节点，这个节点就是哈夫曼树的根节点，至此哈夫曼树构建完成。

5. 生成哈夫曼编码

从哈夫曼树的根节点开始，对每个叶子节点（即包含原始字符的节点）生成哈夫曼编码。向左子节点走时，编码添加 '0'；向右子节点走时，编码添加 '1'。一直走到叶子节点，得到的编码序列就是该字符对应的哈夫曼编码。比如，假设从根节点到字符 'a' 的叶子节点，经过的路径是右、左，那么 'a' 的哈夫曼编码就是 '10'。