試験では、ハフマン木を自力でたどって特定の文字の符号を求めさせる問題や、ハフマン符号を使った圧縮後の全体のビット数を計算させる問題が頻出します。「出現頻度が高いデータに短い符号、低いデータに長い符号を割り当てる」という基本原理を問う選択問題もよく出題されます。また、同じくデータ圧縮の手法である「ランレングス符号化（連続する同じデータを『データ＋連続回数』に置き換える方法）」との違いを比較させる問題も狙われやすいため、それぞれの圧縮方式がどのような性質のデータ（文字の偏りが大きいのか、同じ文字が連続しやすいのか）に適しているかを理解しておくことが重要です。

情報の圧縮効率を高めるエントロピー符号化、ハフマン符号の対比としてよく挙げられるランレングス圧縮、ハフマン符号を決定するために使われるデータ構造である二分木などが関連します。