JBIG-KIT 实现了一个高效的数据压缩算法，可用于双层高分辨率的图像压缩，例如传真页和扫描文档。它提供了可移植的 C 库实现压缩和解压功能，同时提供了命令行的处理工具。
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我想知道我们可以在多大程度上进行无损数据压缩；我无法找到一个无损算法的在线模拟器来执行一些经验测试。我可以自己做一个，但不幸的是，我在这段时间没有足够的时间；我仍然对我的直觉感到好奇，我将解释一下。 让我们只看两种更流行的算法：
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问题内容： 在通过网络发送数据包之前压缩数据包的最佳压缩算法是什么？数据包使用JSON编码。LZW会是一个不错的选择吗？还是有更好的选择？ 问题答案： 我认为有两个问题会影响您的答案： 1）在不知道程序的任何特定运行情况下会如何预测数据的组成？例如，如果您的数据包如下所示： -那么您可能会通过创建一个不断出现在数据中的文本字符串的硬编码字典来获得最佳压缩，并用适当的字典索引替换每个出现的文本字符串
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我在SE上看到过关于压缩算法的问题，但没有一个完全符合我的要求。显然，真正均匀分布的数据无法压缩，但我们能做到多近？ 我（可能是错误的）想法：我会想象通过转换数据（以某种方式标准化？），您可以强调几乎一致的数据的非均匀性方面，然后使用转换集进行压缩，可能与逆变换或其参数一起进行。但也许我完全错了，当数据接近均匀性时，它们的表现都一样糟糕？ 当我查看（无损）压缩算法列表时，我看不出它们对某些类型的数
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我希望使用log4j2 RollingFileAppender和定制的压缩算法（ZStd）。 目前为止支持的压缩算法似乎是FileExtension枚举（zip,gz,bz2,...）中的压缩算法，请参见https://github.com/apache/logging-log4j2/blob/efa64bfad3f67c5b5fed6b25d65ef5ca2212011b/log4j-core/
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我试图找到一种压缩算法，我可以使用它来编码一个blob，只使用16个固定长度的符号（0b0000-0b1111）。 在没有任何压缩的情况下，我可以使用这16个符号对其各自的位值进行编码（例如，符号5（0b0101）对位0101进行编码，因此如果我的blob是100位长，我需要25个符号来表示它-但这样做不会提供压缩。 我认为我需要的是一个反向霍夫曼（在某种意义上，代码是固定长度的，但它代表可变长度
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DEFLATE 是同时使用了哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法的一个无损数据压缩算法，是一种压缩数据流的算法。任何需要流式压缩的地方都可以用。目前 zip 压缩文件默认使用的就是该算法。 关于算法的原理，以及 哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法，感兴趣的读者可以查询相关资料，这里推荐 GZIP压缩原理分析——第五章 Deflate算法详解 序列文