以下是一个示例代码，用于遍历所有可能的编码长度分布来实现标准哈夫曼编码。

import heapq
from collections import Counter

# 节点类，用于构建哈夫曼树
class Node:
    def __init__(self, char='', freq=0, left=None, right=None):
        self.char = char
        self.freq = freq
        self.left = left
        self.right = right

    # 定义节点之间的比较规则
    def __lt__(self, other):
        return self.freq < other.freq

# 递归构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(freq_dict):
    heap = []
    for char, freq in freq_dict.items():
        heapq.heappush(heap, Node(char, freq))

    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        parent = Node(freq=left.freq + right.freq, left=left, right=right)
        heapq.heappush(heap, parent)

    return heap[0]

# 递归生成哈夫曼编码
def generate_huffman_codes(node, code, codes_dict):
    if node.char:
        codes_dict[node.char] = code
        return

    generate_huffman_codes(node.left, code + '0', codes_dict)
    generate_huffman_codes(node.right, code + '1', codes_dict)

# 根据编码长度分布生成哈夫曼编码
def generate_huffman_codes_with_length_distribution(length_distribution):
    freq_dict = {}
    for i, freq in enumerate(length_distribution):
        char = chr(ord('A') + i) # 假设只有26个字母
        freq_dict[char] = freq

    huffman_tree = build_huffman_tree(freq_dict)
    huffman_codes = {}
    generate_huffman_codes(huffman_tree, '', huffman_codes)

    return huffman_codes

# 示例
length_distribution = [2, 3, 4, 5] # 假设有4个编码长度分别为2、3、4、5的字符
huffman_codes = generate_huffman_codes_with_length_distribution(length_distribution)
print(huffman_codes)

此示例代码中，首先定义了一个Node类，用于构建哈夫曼树的节点。然后，使用build_huffman_tree函数递归构建哈夫曼树。接下来，使用generate_huffman_codes函数递归生成哈夫曼编码。最后，使用generate_huffman_codes_with_length_distribution函数根据给定的编码长度分布生成哈夫曼编码。

在示例中，假设有4个编码长度分别为2、3、4、5的字符。最后输出的结果是一个字典，其中键为字符，值为对应的哈夫曼编码。