基于哈夫曼树的数据压缩算法是一种有效的编码方法，可以对待压缩文件进行压缩（即编码），同时可以对压缩后的二进制编码文件进行解压（即译码）。以下是其工作原理：

1. 输入一串字符串，根据给定的字符串中字符出现的频率建立相应哈夫曼树。
2. 构造哈夫曼编码表，在此基础上可以对待压缩文件进行压缩（即编码）。
3. 也可以对压缩后的二进制编码文件进行解压（即译码），恢复原始数据。

当输入字符串为“0”时，输入结束。每组数据输出2n+3行（n为输入串中字符类别的个数）。第一行为统计出来的字符出现频率（只输出存在的字符，格式为：字符：频度），每两组字符之间用一个空格分隔，字符按照ASCII码从小到大的顺序排列。第二行至第2n行为哈夫曼树的存储结构的终态（形如教材139页表5.2（b），一行当中的数据用空格分隔）。第2n+1行为每个字符的哈夫曼编码（只输出存在的字符，格式为：字符：编码），每两组字符之间用一个空格分隔，字符按照ASCII码从小到大的顺序排列。

基于哈夫曼树的数据压缩算法的实现步骤大致如下：

1. 数据输入与统计：首先我们需要从输入中读取并统计每个字符的出现频率。这可以通过遍历输入字符串来完成。
2. 构建哈夫曼树：基于字符频率，我们可以构建哈夫曼树。哈夫曼树是一种二叉树，其中每个字符都对应于树中的一个叶节点，叶节点的频率用于确定其权重。内部节点是用来合并两个子树，子树的权重与其对应路径上的字符频率相加。权值最小的两个子树合并为一个新的内部节点，这个新的内部节点的权值就是这两个子树权值之和。
3. 生成哈夫曼编码：在构建完哈夫曼树后，我们可以从根节点到每个叶节点向下遍历树，为每个字符创建相应的哈夫曼编码。哈夫曼编码是基于路径的，从根节点到某个叶节点的路径就对应于该字符的编码。为了方便编码和解码，通常我们会为每个字符分配一个唯一的二进制编码，其中0用于左分支，1用于右分支。
4. 压缩数据：通过将原始数据替换为其对应的哈夫曼编码，我们就可以将原始数据压缩成更短的二进制字符串。
5. 解压数据：为了解压数据，我们需要存储哈夫曼树的结构以及每个字符的哈夫曼编码。然后我们可以通过反向遍历哈夫曼树来解码二进制字符串，恢复原始数据。

需要注意的是，哈夫曼编码是无损的，也就是说，原始数据可以通过解码哈夫曼编码完全恢复出来。此外，哈夫曼编码是可适应的，也就是说，如果输入数据的统计特性在未来发生了改变，那么我们可以重新构建哈夫曼树并生成新的哈夫曼编码，而无需改变解码过程。

除了上述的步骤，还有一些额外的注意事项和技巧可以在实现哈夫曼编码时使用：

1. 优化内存使用：在构建哈夫曼树时，我们通常会使用优先队列来存储节点。优先队列是一种数据结构，其中的每个元素都有一个优先级，优先级最高的元素总是被最先处理。在我们的情况中，节点的频率或权重就是其优先级。我们可以使用堆来实现优先队列，这可以在时间和空间上提供优秀的性能。
2. 错误处理：在实际应用中，我们需要考虑错误处理。例如，如果输入数据中存在频率为0的字符，我们需要在构建哈夫曼树时进行处理。一个可能的解决方案是给每个字符分配一个默认的频率，即使这个频率可能不准确。
3. 编码和解码的效率：在实际应用中，我们需要考虑编码和解码的效率。如果输入数据非常大，那么我们需要一种有效的方法来生成哈夫曼编码和解码。一种可能的解决方案是使用可变长度的编码，也就是说，频率最高的字符使用最少的位数编码，而频率最低的字符使用最多的位数编码。这样可以在保证无损的前提下，尽可能地减少编码的长度。
4. 哈夫曼编码的可读性：在实际应用中，我们可能需要考虑哈夫曼编码的可读性。如果我们的应用需要人工解读编码，那么我们需要一种有效的方法来使编码易于理解。一种可能的解决方案是在生成哈夫曼编码时，将每个字符的编码按照其频率或优先级进行分组，这样可以使编码更加有序和易于理解。

总的来说，基于哈夫曼树的数据压缩算法是一种非常有效的数据压缩方法，它可以用于处理各种类型的数据，包括文本、图像和音频等。通过适当地处理一些细节问题，我们可以实现一个高效、可读性强且易于实现的算法。