58、数据压缩的其他方法

数据压缩的其他方法

在数据压缩领域，除了常见的游程编码（RLE）、统计方法和基于字典的方法外，还有一些难以归类的数据压缩方法。下面将为大家详细介绍几种这样的方法。

1. 伯勒斯 - 惠勒（Burrows - Wheeler）方法

大多数压缩方法以流式模式运行，而伯勒斯 - 惠勒（BW）方法以块模式工作，即将输入流逐块读取，并将每个块作为一个字符串单独编码，因此也被称为块排序。该方法用途广泛，适用于图像、声音和文本，能实现很高的压缩比（每字节 1 位甚至更好）。

其主要思想是将一个包含 n 个符号的字符串 S 打乱成另一个字符串 L，且 L 需满足两个条件：
1. 符号集中性 ：L 的任何区域往往只集中少数几种符号。也就是说，如果在 L 的某个位置发现一个符号 s，那么 s 的其他出现位置很可能就在附近。这意味着可以使用移到前端（move - to - front）方法（可能结合 RLE）轻松高效地压缩 L。不过，只有当 n 足够大（每个字符串至少几千个符号）时，该方法才能发挥良好效果。
2. 可重构性 ：能够从 L 重构出原始字符串 S（除了 L 之外，可能还需要一些额外的数据，但量不大）。

符号打乱的数学术语是排列，一个包含 n 个符号的字符串有 n! 种排列。即使 n 相对较小，这也是一个很大的数字，因此 BW 方法使用的特定排列需要仔细选择。BW 编解码器按以下步骤进行：
1. 创建字符串 L ：编码器将 S 进行排列得到字符串 L，并创建一些额外信息 I，供解码器在步骤 3 使用。
2.