英 /ˈhʌf.mən ɪnˈkəʊdɪŋ/美 /ˈhʌf.mən ɪnˈkoʊdɪŋ/
n. 名词
哈夫曼编码；一种用于数据压缩的编码方法
Huffman encoding（哈夫曼编码）是一种用于无损数据压缩的算法。其核心含义是：根据符号（如字符）在数据中出现的频率，为每个符号分配一个变长的二进制编码，频率越高的符号分配越短的编码，频率越低的符号分配越长的编码。这种编码方式能够使得整个数据的平均编码长度最短，从而实现压缩。该算法由David A. Huffman在1952年提出，是信息论和计算机科学中的基础算法之一。在引申义上，Huffman encoding也常被用来指代这种贪心策略本身，即通过局部最优（选择频率最小的两个节点合并）来达到全局最优（构建最优前缀码）。
Huffman encoding以发明者David A. Huffman的名字命名。Huffman是美国计算机科学家，他在1952年发表了题为《A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes》的论文，提出了这一编码方法。encoding来源于英语单词encode，意为“编码”，加上后缀-ing构成名词形式。记忆时，可以将“Huffman”联想为“Huff-man”，但更有效的记忆方式是理解其原理：它是一种基于频率的编码，频率高的用短码，频率低的用长码，就像给常用字编短码一样。
Huffman encoding主要出现在计算机科学、信息技术、数据压缩、通信工程等领域的学术论文、技术文档、编程教材和软件实现中。在学术写作中，它通常被作为数据压缩算法的经典案例进行讨论，语气正式、严谨。在技术文档中，它可能被描述为一种具体的压缩方法，用于文件压缩、图像压缩（如JPEG的熵编码步骤）或网络传输中。在日常口语或非正式交流中，编程人员可能会随口提到“用Huffman编码压缩一下”，但普通人很少使用该术语。在新闻报道中，它可能出现在关于数据存储或传输效率的科技报道中，语气客观。
Huffman encoding是名词短语，通常用作不可数名词，但有时也可用作可数名词，指代具体的一种编码方案。常见句型包括：“Huffman encoding is widely used in data compression.”（哈夫曼编码广泛用于数据压缩。）“The algorithm constructs a Huffman encoding.”（该算法构建了哈夫曼编码。）它常与动词“use”、“apply”、“implement”等搭配。易错点：不要将“encoding”误写为“encoding”的动词形式“encode”，也不要在动词形式中使用“Huffman encoding”作为动作，而应说“encode using Huffman coding”。
Huffman encoding与“Huffman coding”是同义词，可以互换。与“arithmetic coding”（算术编码）相比，Huffman编码是前缀码，每个符号有整数位编码，而算术编码可以将整个消息编码为一个数，通常具有更好的压缩比，但更复杂。与“Shannon-Fano coding”相比，Huffman编码通常产生更优的码长，因为其构建树的方法不同。与“run-length encoding”（游程编码）相比，Huffman编码适用于符号频率分布不均匀的情况，而游程编码适用于连续重复符号的情况。在需要无损压缩时，Huffman编码是常用选择，但若追求更高压缩率，可能考虑算术编码或LZ77等。
Huffman encoding是中性术语，无褒贬色彩。它属于专业术语，语域较高，适用于正式的技术交流。常见误用包括：将“Huffman”拼写为“Hoffman”或“Hufman”；误认为Huffman编码总是最优的（实际上它是对于给定频率分布的最优前缀码，但并非所有压缩方法中最优）；忽略“前缀码”特性，错误地将其与普通变长编码混淆。此外，在技术写作中，应使用“Huffman encoding”或“Huffman coding”，而不要使用“Huffman's encoding”这种表达。