5.10 设信源模型为三元信源，采用二元定长码。要求达到哈夫曼编码效率时，信源符号分别为 ( S_1, S_2, S_3 )，其概率为 ( P(S_1) = 0.2, P(S_2) = 0.3, P(S_3) = 0.5 )。编码符号集为 ( X = {0, 1, 2} )。试对信源进行编码并求平均码长、编码效率和编码后信息传输速率。可以构造一种有约束的异前置码，这种约束是：每个码字的第一个符号可以是 0 或 2，后续的符号可以是 0 或 1。想了解更多关于信源与信源编码的内容，可以点击这里。

5.11 对于一个4符号离散信源，符号概率分别为 0.3、0.2、0.2、0.3。问对该信源可以编出多少优码？它们是否都是唯一可解码的？具体的信源和信道编码可以参考这篇文章。

5.12 进行已婚夫妇“你们结婚的日子是星期几”的调查，假设调查结果是：结婚的日子是星期六和星期日的各占1/3，其他情况所占概率相同。现在要求某人向一对夫妇提问题，他们只能用“是”或“否”来回答。求此人最少需要问几个问题才能知道这对夫妇结婚的日子是星期几以及相应的策略。相关的编码技术可以参考这里。

5.13 设一马尔可夫源的状态转移图如图1-1所示，求条件熵 ( H(X_2|X_1) )，( H(X_3|X_2) )，( H(X_3|X_1) )；对各种信源状态，对信源符号编成变长码；计算编码的平均码长，并与 ( H(X) ) 比较。对于马尔可夫源编码的更多信息，可以参见这篇文章。

5.15 离散信源符号集为 {1, 2, 3, 4, 5, 6, 0}，试应用算法对以下的序列进行编码：1 0 4。可以使用哈夫曼编码进行计算，具体步骤可以参考这篇文章。

更多关于信源编码的习题答案可以在这里找到。

这一系列问题展示了信源编码的基本概念和应用，想深入学习信源编码和信息论的朋友，可以参考信息理论与编码第五章信源编码以及基于算术编码的信源编码解码系统设计与仿真。