本文介绍了数据压缩和序列化的重要概念，包括无损压缩算法如Huffman编码和有损压缩，以及序列化格式如JSON。通过Python示例展示了Huffman编码的压缩和解压缩过程，以及JSON的序列化和反序列化操作。强调了这些技术在数据存储和传输中的作用。
在数据处理和存储中，数据压缩和序列化是非常重要的概念。数据压缩可以帮助减小数据的存储空间和传输带宽，而序列化则是将数据转换为可传输或可存储的格式。本文将详细介绍通用数据压缩和序列化的概念，并提供相应的源代码示例。
一、通用数据压缩
通用数据压缩是指对各种类型的数据进行压缩，不依赖于特定的数据结构或数据类型。常见的通用数据压缩算法包括无损压缩算法（如LZ77、Huffman编码、LZW等）和有损压缩算法（如JPEG、MP3等）。下面是一个使用Python实现Huffman编码的示例：
import heapq
from collections import defaultdict
def build_frequency_table(data):
freq_table = defaultdict(
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