假设某一数据文件包含一系列的8位字符，且所有256个字符频度都差不多：最大字符频度小于最小字符频度的2倍。证明：这种情况下，赫夫曼编码的效率与普通定长编码就差不多了（原文是：Prove that Huffman coding in this case is no more efficient than using an ordinary 8-bit fixed-length code，这个翻译的……都不像证明题了）
构造一个最小优先队列，将各个字符作为一个只有根结点的子树，加入到队列中，设这个时候各个子树最大频度为MAX，最小的两个频度为MIN1, MIN2(MIN1 <= MIN2)，由已知条件，MAX<2 * MIN1，生成的新树频度为MIN1+MIN2 >= 2 * MIN1 > MAX，即新生成的树具有最大的频度，加入优先队列时会被排到队尾。
然后我们考察，“最大字符频度小于最小字符频度的2倍”这个性质在做完这一操作后还是否成立。是的，还是成立的！因为合并后，最小频度变为原来第三小的MIN3，其中MIN3>=MIN2>=MIN1，这时最大频度为MIN1+MIN2，显然MIN1+MIN2<=MIN3+MIN3=2*MIN3
然后我们就在想像这个过程，每次从队头删除两个子树，构成新的子树加到队列末尾，然后就看到，最后生成的赫夫曼树是perfect binary tree（每个结点要么有2个孩子要么没有孩子，且每个叶结点都在同一层。我的理解是：既是full binary tree，又是complete binary tree，这三个概念确实很绕人，想了解更多请看wiki的解释），这样最后其实和定长编码树是一样的，因此效率也就一样了
直觉上，这很容易想，但是要严格证明，还是挺困难的。感觉要用数学归纳法，命题怎么叙述呢？
可以考虑证明下面五个命题：
（1）队列中所有元素都是perfect binary tree
（2）队列中具有最小高度的树的个数是偶数
（3）队列中两个树T1和T2，如果T1的高度H(T1)<T2的高度H(T2)，则T1的频度<T2的频度
（4）每次合并操作生成的树具有最大关键字（大于队列中的所有的树）
（5）队列中树的最大频度小于或等于最小频度的2倍
表面上，我们只需要证明最后生成的树是perfect binary tree，为什么要证明这么多无关的东西呢？
因为加强归纳假设对于归纳法的递推步骤很有利，这样就有很多可用的资源（因为你可以假设第i次合并之前（1-5）都成立，然后再证合并操作后(1-5)仍然成立）。
说是挺简单，实际证明起来，还是有很多细节要推敲，要给出一个没有缺陷的证明还是很困难的