常见的压缩算法

压缩算法是现代信息技术中不可或缺的一部分，它们通过减少数据的大小来提高存储和传输的效率。
无损压缩算法
无损压缩算法确保解压缩后的数据与原始数据完全相同，没有信息损失。这些算法广泛应用于需要保持数据完整性的场合，如文本文件、源代码等。
LZ77：通过查找缓冲区中的重复序列来压缩数据。
LZR：由Michael Rodeh于1981年提出，是一种基于LZ77的改进算法。
LZSS：类似于LZ77，但增加了选择性编码机制。
DEFLATE：结合了LZ77和哈夫曼编码技术，常用于ZIP和GZIP格式。
LZMA：提供高压缩率，常用于7z格式。
LZMA2：是LZMA的改进版本，用于高压缩率的归档。
哈夫曼编码：根据字符出现的频率分配编码长度，频率高的字符使用较短的编码。
游程编码（RLE）：对连续出现的相同数据进行编码，只记录数据和出现次数。
算术编码：利用字符概率分布，将字符组合转变为概率的层次划分。
有损压缩算法
有损压缩算法在压缩过程中会丢失一些信息，但通常这些丢失的信息对最终感知质量的影响很小。
JPEG：用于压缩图像文件，通过丢弃人眼不易察觉的视觉信息来减少数据量。
MP3：用于压缩音频文件，通过丢弃音频信号中不重要的部分来减少数据量。
H.264：用于压缩视频文件，通过多种技术去除冗余信息。
混合压缩算法
混合压缩算法结合了无损压缩和有损压缩的优点。
GZIP：结合了LZ77和哈夫曼编码技术。
BZIP2：与GZIP类似，但通常提供更高的压缩率。
其他压缩算法
Zstandard：较快的压缩速度，适用于数据备份、大数据压缩。
Brotli：用于Web内容传输，提供高压缩率。
LZO：极快的压缩速度，适用于实时压缩。