数据压缩算法一览_常见的数据压缩算法 csdn-优快云博客

本文介绍了几种常见的无损压缩算法，包括基于频率的Huffman编码，字典法LZW，RLE的简单重复数据处理，BWT的排列变换，算术编码的精确概率映射，以及LZ77和LZ78的滑动窗口策略，以及它们如何通过不同的机制实现数据压缩，重点提及了DEFLATE算法的LZ77+Huffman组合。

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Huffman编码： Huffman编码是一种基于字符频率的无损压缩算法。它将出现频率较高的字符用较短的编码表示，出现频率较低的字符用较长的编码表示，从而实现压缩。
Lempel-Ziv-Welch (LZW)： LZW是一种基于字典的无损压缩算法。它通过构建和更新字典，将连续出现的字符序列替换为更短的编码，从而实现压缩。
Run-Length Encoding (RLE)： RLE是一种简单的无损压缩算法，适用于连续重复的数据。它将连续出现的相同数据用一个计数值和数据本身的表示进行替换，从而实现压缩。
Burrows-Wheeler Transform (BWT)： BWT是一种基于排列变换的无损压缩算法。它通过对数据进行重新排列，使得相似的字符在一起，然后使用其他压缩算法（如Move-to-Front或Run-Length Encoding）进行进一步压缩。
Arithmetic Coding： 算术编码是一种无损压缩算法，通过将整个数据流映射到一个区间内的小数进行压缩。它利用字符出现的概率分布对字符进行编码，并实现较高的压缩比。
LZ77和LZ78： LZ77和LZ78是两种基于字典和滑动窗口的无损压缩算法。它们通过在字典中寻找最长匹配字符串，并使用指针和长度表示来进行压缩。
DEFLATE： DEFLATE是一种压缩算法，结合了LZ77和Huffman编码。它首先使用LZ77进行数据压缩，然后使用Huffman编码对结果进行进一步压缩。