二进制数据压缩算法

Shirleykwan 2018-02-28 20110

电子说

1.3w人已加入

描述

二进制数据压缩算法二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”，由18世纪德国数理哲学大师莱布尼兹发现。当前的计算机系统使用的基本上是二进制系统，数据在计算机中主要是以补码的形式存储的。计算机中的二进制则是一个非常微小的开关，用“开”来表示1，“关”来表示0。

20世纪被称作第三次科技革命的重要标志之一的计算机的发明与应用，因为数字计算机只能识别和处理由‘0’。‘1’符号串组成的代码。其运算模式正是二进制。19世纪爱尔兰逻辑学家乔治布尔对逻辑命题的思考过程转化为对符号“0‘’。‘’1‘’的某种代数演算，二进制是逢2进位的进位制。0、1是基本算符。因为它只使用0、1两个数字符号，非常简单方便，易于用电子方式实现。

二进制压缩 - 算法

二进制压缩

在编程时遇到每个数据只有两种状态，且 dfs 或者 bfs 时遍历时间复杂度高时，可以采用二进制压缩数据，尤其是二维数组。

1.二进制压缩一个二位数组

例如：

-+--

----

-+--

正常保存数据回使用二位数组，‘+’ -》 1，‘-’ -》 0，即

0100

0000

010012345678910

如果我们采用二进制压缩为一个 int 类型的数据，正好用 16 位来表示。

这里有两种表示方法，其实都一样，一种先从上到下变为从高位到低位，一种是从上到下变为从低位到高位。

从低位到高位

int input = 0;

int［］［］ data = new int［4］［4］;

Scanner sc = new Scanner（System.in）;

String line = “”;

for （int i = 0; i 《 4; i++） {

line = sc.next（）;

for （int j = 0; j 《 4; j++） {

data［dataIn++］ = line.charAt（j）;

}

for （int i = 0; i 《 16; i++） {

if （data［i］ == ‘+’） {

input |= （1 《《 i）;

// System.out.println（Integer.toBinaryString（input））;

}

}1234567891011121314151617

从高位到低位

int input = 0;

Scanner sc = new Scanner（System.in）;

String line = “”;

for （int i = 0; i 《 4; i++） {

line = sc.next（）;

for （int j = 0; j 《 4; j++） {

input = input 《《 1;

input = line.charAt（i） == ‘+’ ？ input + 1 ： input;

}

二进制数据压缩算法

LZFSE

1，zlib和gzip都对deflate进行了封装，比deflate多了数据头和尾

1，苹果开源了新的无损压缩算法 LZFSE ，该算法是去年在iOS 9和OS X 10.10中引入的。按照苹果公司的说法，LZFE的压缩增益和ZLib level 5相同，但速度要快2~3倍，能源效率也更高。

LZFSE基于Lempel-Ziv，并使用了有限状态熵编码，后者基于Jarek Duda在

非对称数字系统（ANS）方面所做的熵编码工作。简单地讲，ANS旨在“终结速度和比率的平衡”，既可以用于精确编码，又可以用于快速编码，并且具有数据加密功能。使用ANS代替更为传统的

Huffman和算术编码方法的压缩库越来越多，LZFSE就位列其中。

显然，LZFSE的目标不是成为最好或最快的算法。事实上，苹果公司指出，

LZ4的压缩速度比LZFSE快，而 LZMA提供了更高的压缩率，但代价是比Apple

SDK提供的其他选项要慢一个数量级。当压缩率和速度几乎同等重要，而你又希望降低能源效率时，LZFSE是苹果推荐的选项。

GitHub上提供了LZFSE的参考实现。在MacOS上构建和运行一样简单：

$ xcodebuild install DSTROOT=/tmp/l***se.dst

如果希望针对当前的iOS设备构建LZFSE，可以执行：

xcodebuild -configuration “Release” -arch armv7 install DSTROOT=/tmp/l***se.dst

除了 API文档之外，苹果去年还提供了一个示例项目，展示如何使用LZFSE 进行块和流压缩，这是一个实用的LZFSE入门资源。

LZFSE是在谷歌 brotli之后发布的，后者在去年开源。与LZFSE相比，brotli 似乎是针对一个不同的应用场景进行了优化，比如压缩静态Web资产和Android APK，在这些情况下，压缩率是最重要的。

打开APP阅读更多精彩内容