哈夫曼编码是一种用于数据压缩的算法，它使用变长编码表对源符号（如文件中的一个字母）进行编码，其中变长编码表是通过一种评估源符号出现概率的方法得到的。源符号的出现概率越高，其对应的哈夫曼编码越短。

以下是一个简单的Python实现：

import heapq
from collections import defaultdict

def calculate_frequency(s):
    frequency = defaultdict(int)
    for c in s:
        frequency[c] += 1
    return frequency

def huffman_encode(frequency):
    heap = [[weight, [symbol, ""]] for symbol, weight in frequency.items()]
    heapq.heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        lo = heapq.heappop(heap)
        hi = heapq.heappop(heap)
        for pair in lo[1:]:
            pair[1] = '0' + pair[1]
        for pair in hi[1:]:
            pair[1] = '1' + pair[1]
        heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])
    return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p))

s = "huffman encoding"
frequency = calculate_frequency(s)
huff = huffman_encode(frequency)
print("Symbol".ljust(10) + "Weight".ljust(10) + "Huffman Code")
for p in huff:
    print(p[0].ljust(10) + str(frequency[p[0]]).ljust(10) + p[1])

在这个例子中，我们首先计算输入字符串中每个字符的频率，然后使用这些频率创建一个最小堆。然后，我们从堆中取出两个最小的元素，合并它们，并将结果放回堆中。我们重复这个过程，直到堆中只剩下一个元素。最后，我们打印出每个字符及其对应的哈夫曼编码。