概述
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压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型：有损压缩和无损压缩。
· 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量，在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据，例如JPEG和MP3等格式。
· 无损压缩算法则能够完全还原原始数据，不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景，如文档、代码等，例如ZIP和GZIP等格式。
常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding（RLE）等。这些算法通过不同的方式对数据进行编码和解码，以实现数据压缩和解压缩的目的。
压缩算法的应用
压缩算法在各种领域广泛应用，包括但不限于以下几个方面：
· 文件传输和存储：压缩算法可以减少文件的大小，使文件传输更加高效快速。在网络传输、电子邮件附件、云存储等场景下，压缩算法可以节省带宽和存储空间。
· 多媒体数据：音频、视频等多媒体数据通常是体积较大的，使用压缩算法可以减少文件大小，提高数据的传输速度和播放效果。常见的视频压缩算法包括H.264、HEVC等；音频压缩算法包括MP3、AAC等。
· 数据库压缩：在数据库管理系统中，数据通常存储在磁盘上，通过压缩算法可以减少数据占用的存储空间，并提高数据库的性能和响应速度。
· 图像处理：在数字图像处理中，压缩算法可以减小图像文件的大小，在图像传输和存储中起到重要作用。常见的图像压缩算法包括JPEG、PNG等。
· 网页内容压缩：为了减少网页加载时间和用户访问流量，网站通常会使用压缩算法对HTML、CSS、JavaScript等网页内容进行压缩，提高用户体验和网站性能。
总的来说，压缩算法在信息技术领域的各个方面都有广泛的应用，可以有效地节省存储空间、提高数据传输效率和优化性能。
适合ARM跑的压缩算法
ARM架构是一种广泛应用于移动设备、嵌入式系统和物联网设备中的处理器架构。在运行在ARM处理器上的设备或系统上选择合适的压缩算法，需要考虑算法的性能、资源消耗和适应性。
以下是一些适合与ARM跑的压缩算法：
· Zstandard（Zstd）：Zstandard是一种快速的压缩算法，性能优秀，并且可以在ARM处理器上高效运行。它具有适应性强，可以在不同的场景下应用，如数据传输、数据库压缩等。
· LZ4：LZ4是一种高速压缩算法，适合于需要快速压缩和解压的场景。它具有低延迟和高吞吐量的特点，适合在ARM处理器上运行。LZ4是一种LZ系列压缩算法，着重于压缩和解压的速度，压缩率相对较低。LZ4压缩率较低，算法复杂度和内存消耗中等，但是压缩和解压速度，尤其是解压速度远超其他算法。因为其综合性能优秀，在Linux、Android中的内存压缩技术一般使用LZ4压缩算法。LZ4 HC，有着更好的压缩率，但是算法复杂度大幅提升，且压缩速度也大幅减慢。
· Brotli：Brotli是由Google开发的一种通用压缩算法，特点是高压缩率和较好的性能。它在文件传输、网络传输等场景下表现优异，也可以在ARM处理器上高效运行。
· Snappy：Snappy是Google开发的一种快速压缩算法，适合于需要高速压缩和解压的场景。它在ARM处理器上表现优秀，适用于数据传输、日志压缩等应用。
· Deflate（如zlib）：Deflate是一种常见的无损压缩算法，广泛应用于各种领域。zlib是实现Deflate算法的一个流行库，也可以在ARM处理器上使用，并具有较好的性能。
这些压缩算法在ARM处理器上都有良好的性能表现，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的算法。值得注意的是，优化算法的实现、调整参数和选择合适的压缩级别，也可以进一步提高在ARM处理器上的性能表现。
Huffman霍夫曼(Huffman)编码使用变长编码表对源符号进行编码，其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的，出现机率高的字母使用较短的编码，反之出现机率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均长度、期望值降低，从而达到无损压缩数据的目的。霍夫曼编码使用的编码表，使用霍夫曼树来进行存储，让出现概率最高的编码最容易查找，以提升解码速度。霍夫曼编码算法的压缩率分布在20%-90%，因为要扫描整个数据来构建霍夫曼树，所以其压缩速度较慢，且需要一定的内存来存储编码表，但是解压速度较快。霍夫曼的算法复杂度较简单。
RLE(Run Length Encoding)，也称为行程编码，压缩算法是一种无损压缩算法。算法特点：简单、易实现。使用RLE压缩方法可以将 RRRRRGGBBBBBBABCD 压缩为 5R2G6B1A1B1C1D。基于RLE算法升级，可以将RRRRRGGBBBBBBABCD可以压缩为b’x85Rx82Gx86Bx03ABCD’，0x85表示后面有5个相同的字符，0x03表示后面有3个不连续的字符。RLE的实现非常简单，针对一些图片颜色少或重复字符多的文件有非常好的压缩率，RLE的适用场景比较少，通用压缩率较差。
LZ77是一种基于字典的算法，它将长字符串（也称为短语）编码成短小的标记，用小标记代替字典中的短语，从而达到压缩的目的。LZ77算法的压缩率、速度、内存消费都是中等，但是代码复杂度较低，适用于MCU的使用。
LZO压缩算法采用(重复长度L，指回距离D)代替当前已经在历史字符串中出现过的字符串。LZO致力于解压速度，不同的参数下的LZO压缩率不同。LZO内存消耗中等，解压速度较快，压缩速度较快，但是代码复杂度较低，适用于Bootloader等追求压缩率和解压速度的场景。
性能排序
在实际应用中，不同的压缩算法因为适用场景、数据类型、硬件平台等因素的不同，其性能表现也会有所差异。以下是一些常见的压缩算法按照一般趋势的性能排序：
压缩率（从高到低）：
有损压缩：JPEG2000 > WebP > H.265 (HEVC) > H.264 (AVC) > JPEG
无损压缩：FLIF > Brotli > Zstandard > LZMA (7-Zip) > DEFLATE (zlib)
压缩速度（从快到慢）：
Snappy > LZ4 > Zstandard > Deflate (zlib) > Brotli
这里的快慢仅作为一般参考，具体情况因数据大小、数据类型、硬件性能等因素可能有所不同。
解压速度（从快到慢）：
Snappy > LZ4 > Zstandard > Deflate (zlib) > Brotli
同样，解压速度也会受到实际场景的影响，不同算法适用于不同的应用需求。
内存消耗（从少到多）：
Snappy > LZ4 > Zstandard > Deflate (zlib) > Brotli
内存消耗较低的压缩算法可以在受限制的环境下更好地工作，如嵌入式设备等。
压缩算法代码示例
以下是一个简单的使用zlib库进行数据压缩和解压缩的C语言示例代码：
在这个示例代码中，我们使用了zlib库提供的函数进行数据压缩和解压缩操作。压缩函数 compress_data 将输入数据进行压缩，并将压缩后的数据存储在 compressed_data 中，返回压缩后的数据长度；解压缩函数 decompress_data 对压缩后的数据进行解压缩，并将解压缩后的数据存储在 decompressed_data 中，返回解压缩后的数据长度。在主函数中，我们对一个简单的字符串进行压缩和解压缩操作，并输出结果。
请注意，这段示例代码使用了zlib库，因此在编译时需要链接zlib库。在Linux系统下，可以使用 -lz 选项进行链接。
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