什么是字符编码？
计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字才能处理。最早的计算机在设计时采用8个比特（bit）作为一个字节（byte），所以，一个字节能表示的最大的整数就是255（二进制11111111=十进制255），如果要表示更大的整数，就必须用更多的字节。比如两个字节可以表示的最大整数是65535，4个字节可以表示的最大整数是4294967295。
ASCII编码：
由于计算机是美国人发明的，因此，最早只有127个字母被编码到计算机里，也就是大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为ASCII编码，比如大写字母 A 的编码是65，小写字母 z 的编码是122。
但是要处理中文显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和ASCII编码冲突，所以，中国制定了GB2312编码，用来把中文编进去。
全世界有上百种语言，日本把日文编到Shift_JIS里，韩国把韩文编到Euc-kr里，各国有各国的标准，就会不可避免地出现冲突，结果就是，在多语言混合的文本中，显示出来会有乱码。
Unicode编码：
因此，Unicode应运而生。Unicode把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。Unicode标准也在不断发展，但最常用的是用两个字节表示一个字符（如果要用到非常偏僻的字符，就需要4个字节）。现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。
ASCII编码和Unicode编码的区别：
1）ASCII编码是1个字节，而Unicode编码通常是2个字节，举例如下。
字母 A 用ASCII编码是十进制的65，二进制的01000001；
字符 0 用ASCII编码是十进制的48，二进制的00110000，注意字符 '0' 和整数 0 是不同的；
汉字 中 已经超出了ASCII编码的范围，用Unicode编码是十进制的20013，二进制的01001110 00101101。
如果把ASCII编码的 A 用Unicode编码，只需要在前面补0就可以，因此， A 的Unicode编码是00000000 01000001。
UTF-8编码：
新问题的出现：如果统一成Unicode编码，乱码问题从此消失了。但是，如果你写的文本基本上全部是英文的话，用Unicode编码比ASCII编码需要多一倍的存储空间，在存储和传输上就十分不划算。
因此，又出现了把Unicode编码转化为“可变长编码”的UTF-8编码。UTF-8编码把一个Unicode字符根据不同的数字大小编码成1-6个字节，常用的英文字母被编码成1个字节，汉字通常是3个字节，只有很生僻的字符才会被编码成4-6个字节。如果你要传输的文本包含大量英文字符，用UTF-8编码就能节省空间：
| 字符 | ASCII | Unicode | UTF-8 |
|---|---|---|---|
| A | 01000001 | 00000000 01000001 | 01000001 |
| 中 | - | 01001110 00101101 | 11100100 10111000 10101101 |
从上面的表格可以发现UTF-8编码一个额外的好处，就是ASCII编码实际上可以被看成是UTF-8编码的一部分，所以，大量只支持ASCII编码的历史遗留软件可以在UTF-8编码下继续工作。
谢谢清香白莲素还真的点评，强调一下，unicode是一种编码方式，和ascii是同一个概念，而UTF-8，UTF-16等是一种存储方式，在存储和传输上节约空间、提高性能的一种编码形式。
计算机系统通用的字符编码工作方式：
在计算机内存中，统一使用Unicode编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候，就转换为UTF-8编码。
用记事本编辑的时候，从文件读取的UTF-8字符被转换为Unicode字符到内存里，编辑完成后，保存的时候再把Unicode转换为UTF-8保存到文件：
浏览网页的时候，服务器会把动态生成的Unicode内容转换为UTF-8再传输到浏览器：
所以很多网页的源码上会有类似<meta charset=”UTF-8” />的信息，表示该网页正是用的UTF-8编码。
感谢文章以上文章转自链接：https://www.cnblogs.com/yuguangchuan/p/4310952.html
哈夫曼编码
哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码)。
在计算机数据处理中，霍夫曼编码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来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。
例如，在英文中，e的出现机率最高，而z的出现概率则最低。当利用霍夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用一个比特来表示，而z则可能花去25个比特（不是26）。用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8个比特。二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。
霍夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的路径长度是从树根到每一结点的路径长度之和，记为WPL=（W1*L1+W2*L2+W3*L3+…+Wn*Ln），N个权值Wi（i=1,2,…n）构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li（i=1,2,…n）。可以证明霍夫曼树的WPL是最小的。