在信息论中，香农编码是一种基于概率分布的无损数据压缩方法。它是由克劳德·香农（Claude Shannon）在他的奠基性论文《通信的数学理论》中提出的。香农编码的核心思想是根据符号出现的概率来分配长度不同的码字，使得频繁出现的符号使用更短的码字，而不常出现的符号则使用较长的码字。

香农编码的基本步骤如下：

1. 计算符号概率：首先需要知道每个符号在信源中的出现概率。这些概率通常通过统计信源中符号的频率来获得。

2. 排序符号：将所有符号按照其概率从大到小进行排序。这样可以确保高频符号优先被处理。

3. 分配码字：为每个符号分配一个二进制码字。码字的长度与符号的概率成反比。具体来说，如果一个符号的概率较大，则为其分配较短的码字；反之，则分配较长的码字。

4. 生成码字：为了生成具体的码字，可以采用一种递归的方法。例如，可以从最可能的符号开始，将其分配为“0”，然后依次向下分配“10”、“110”等码字。这样做的目的是尽量减少总码长。

5. 验证唯一可解性：香农编码的一个重要特性是它保证了唯一可解性。这意味着即使接收到一段编码后的数据，也可以通过解析码树或查找表的方式唯一地还原出原始的符号序列。

尽管香农编码具有理论上的优越性，但在实际应用中，由于其码长不是整数倍的特点，可能导致编码效率略低于霍夫曼编码等其他编码方案。然而，香农编码仍然是理解信息论基础概念的重要工具，并且在某些特定场景下仍然非常有用。

总之，香农编码作为信息论领域的开创性成果之一，为我们提供了理解和实现高效数据压缩的基础框架。通过对符号概率的合理利用，香农编码能够在一定程度上提高信息传输的效率，从而为现代通信技术的发展奠定了坚实的基础。