压缩-位

| 我想压缩一个看起来像BITMAP索引的文件。 （仅使用\“ 0 \”和\“ 1 \”的二进制格式的文件）。 当使用字节表示\“ 0 \”或\“ 1 \”时，由于随机性较低，因此压缩率较高。 我不想使用字节来表示\“ 0 \”或\“ 1 \”，而是要使用一个位。 例： 数字8 = 00001000 数字10 = 00001010 因此，未压缩的文件将比位图索引使用字节表示0和1的文件小8倍。 但是，当我压缩该文件时，由于数据的高度随机性，我的比率非常差。 所以我的问题是。是否有压缩算法，较小的单位是位而不是字节？还是我可以用来降低数据随机性的任何技巧？     
2020-03-02 3 条评论
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    财沟项胶

      是否有压缩算法，较小的单位是位而不是字节？ 任何基于理智的基于熵的压缩算法都将在“位”级别上工作，从而显示出预期的行为。将仅包含“ 00000001”和“ 00000000”字节的输入传递给编码器时，编码器在某种意义上“看到”该输入包含大量该死的“ 0”位，并产生某些“ 1”-它可以通过使用表（或任何压缩器用来表示其状态的表）来适应这种情况并获得良好的压缩率。 如果您确实使用了一个字节中的所有位，则输入的熵（\“ randomness \”）会高得多，因此，当您输入的输入大小仅为1/8时，您还可以使用压缩器\的工作要困难得多，并且它的压缩率会因此受到影响。无论如何，我绝对认为这是可行的方法，因为您不依赖压缩器，它可能会也可能不会赶上输入数据中的“很多0方案”。   还是我可以用来降低数据随机性的任何技巧？ 这些“技巧”涉及对输入数据执行转换以减少输入数据的熵。您在这里可以做什么实际上取决于输入数据的性质。如果它是真正的黑白“图像”，则可能需要看一下JBIG或查看PNG图像标准中定义的转换。     
    2020-03-02 0 0
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    郸身

      但是，当我压缩该文件时，由于数据的高度随机性，我的比率非常差。 压缩比在这里是个红鲱鱼。相反，您应该比较压缩文件的大小。 从理论上讲，压缩文件的大小应该没有差异，因为它是相同的数据。 未压缩的按字节文件将大8倍。但是，它可以很好地压缩（理论上可以压缩到其大小的1/8），但没有比未压缩的压缩位压缩版本更好。 （我假设您正在此处写入8位字节。如果您正在写入32位整数，请用32替换上面的8。）     
    2020-03-02 0 0
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