代碼示例｜一文讀懂壓縮算法

概述

壓縮算法是一種通過減少數(shù)據(jù)量來節(jié)省存儲空間或傳輸數(shù)據(jù)的技術。壓縮算法可以分為兩種類型：有損壓縮和無損壓縮。

· 有損壓縮算法會犧牲一定的數(shù)據(jù)精度或質量，在壓縮數(shù)據(jù)的同時丟失一些信息。這種算法適用于音頻、視頻等多媒體數(shù)據(jù)，例如JPEG和MP3等格式。

· 無損壓縮算法則能夠完全還原原始數(shù)據(jù)，不會造成數(shù)據(jù)丟失。這種算法適用于需要準確還原數(shù)據(jù)的場景，如文檔、代碼等，例如ZIP和GZIP等格式。

常見的壓縮算法包括哈夫曼編碼、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding（RLE）等。這些算法通過不同的方式對數(shù)據(jù)進行編碼和解碼，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮和解壓縮的目的。

壓縮算法的應用

壓縮算法在各種領域廣泛應用，包括但不限于以下幾個方面：

· 文件傳輸和存儲：壓縮算法可以減少文件的大小，使文件傳輸更加高效快速。在網(wǎng)絡傳輸、電子郵件附件、云存儲等場景下，壓縮算法可以節(jié)省帶寬和存儲空間。

· 多媒體數(shù)據(jù)：音頻、視頻等多媒體數(shù)據(jù)通常是體積較大的，使用壓縮算法可以減少文件大小，提高數(shù)據(jù)的傳輸速度和播放效果。常見的視頻壓縮算法包括H.264、HEVC等；音頻壓縮算法包括MP3、AAC等。

· 數(shù)據(jù)庫壓縮：在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)通常存儲在磁盤上，通過壓縮算法可以減少數(shù)據(jù)占用的存儲空間，并提高數(shù)據(jù)庫的性能和響應速度。

· 圖像處理：在數(shù)字圖像處理中，壓縮算法可以減小圖像文件的大小，在圖像傳輸和存儲中起到重要作用。常見的圖像壓縮算法包括JPEG、PNG等。

· 網(wǎng)頁內容壓縮：為了減少網(wǎng)頁加載時間和用戶訪問流量，網(wǎng)站通常會使用壓縮算法對HTML、CSS、JavaScript等網(wǎng)頁內容進行壓縮，提高用戶體驗和網(wǎng)站性能。

總的來說，壓縮算法在信息技術領域的各個方面都有廣泛的應用，可以有效地節(jié)省存儲空間、提高數(shù)據(jù)傳輸效率和優(yōu)化性能。

適合ARM跑的壓縮算法

ARM架構是一種廣泛應用于移動設備、嵌入式系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)設備中的處理器架構。在運行在ARM處理器上的設備或系統(tǒng)上選擇合適的壓縮算法，需要考慮算法的性能、資源消耗和適應性。

以下是一些適合與ARM跑的壓縮算法：

· Zstandard（Zstd）：Zstandard是一種快速的壓縮算法，性能優(yōu)秀，并且可以在ARM處理器上高效運行。它具有適應性強，可以在不同的場景下應用，如數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)庫壓縮等。

· LZ4：LZ4是一種高速壓縮算法，適合于需要快速壓縮和解壓的場景。它具有低延遲和高吞吐量的特點，適合在ARM處理器上運行。LZ4是一種LZ系列壓縮算法，著重于壓縮和解壓的速度，壓縮率相對較低。LZ4壓縮率較低，算法復雜度和內存消耗中等，但是壓縮和解壓速度，尤其是解壓速度遠超其他算法。因為其綜合性能優(yōu)秀，在Linux、Android中的內存壓縮技術一般使用LZ4壓縮算法。LZ4 HC，有著更好的壓縮率，但是算法復雜度大幅提升，且壓縮速度也大幅減慢。

· Brotli：Brotli是由Google開發(fā)的一種通用壓縮算法，特點是高壓縮率和較好的性能。它在文件傳輸、網(wǎng)絡傳輸?shù)葓鼍跋卤憩F(xiàn)優(yōu)異，也可以在ARM處理器上高效運行。

· Snappy：Snappy是Google開發(fā)的一種快速壓縮算法，適合于需要高速壓縮和解壓的場景。它在ARM處理器上表現(xiàn)優(yōu)秀，適用于數(shù)據(jù)傳輸、日志壓縮等應用。

· Deflate（如zlib）：Deflate是一種常見的無損壓縮算法，廣泛應用于各種領域。zlib是實現(xiàn)Deflate算法的一個流行庫，也可以在ARM處理器上使用，并具有較好的性能。

這些壓縮算法在ARM處理器上都有良好的性能表現(xiàn)，可以根據(jù)具體的應用場景和需求選擇合適的算法。值得注意的是，優(yōu)化算法的實現(xiàn)、調整參數(shù)和選擇合適的壓縮級別，也可以進一步提高在ARM處理器上的性能表現(xiàn)。

Huffman霍夫曼(Huffman)編碼使用變長編碼表對源符號進行編碼，其中變長編碼表是通過一種評估來源符號出現(xiàn)機率的方法得到的，出現(xiàn)機率高的字母使用較短的編碼，反之出現(xiàn)機率低的則使用較長的編碼，這便使編碼之后的字符串的平均長度、期望值降低，從而達到無損壓縮數(shù)據(jù)的目的?；舴蚵幋a使用的編碼表，使用霍夫曼樹來進行存儲，讓出現(xiàn)概率最高的編碼最容易查找，以提升解碼速度。霍夫曼編碼算法的壓縮率分布在20%-90%，因為要掃描整個數(shù)據(jù)來構建霍夫曼樹，所以其壓縮速度較慢，且需要一定的內存來存儲編碼表，但是解壓速度較快?；舴蚵乃惴◤碗s度較簡單。

RLE(Run Length Encoding)，也稱為行程編碼，壓縮算法是一種無損壓縮算法。算法特點：簡單、易實現(xiàn)。使用RLE壓縮方法可以將 RRRRRGGBBBBBBABCD 壓縮為 5R2G6B1A1B1C1D。基于RLE算法升級，可以將RRRRRGGBBBBBBABCD可以壓縮為b’x85Rx82Gx86Bx03ABCD’，0x85表示后面有5個相同的字符，0x03表示后面有3個不連續(xù)的字符。RLE的實現(xiàn)非常簡單，針對一些圖片顏色少或重復字符多的文件有非常好的壓縮率，RLE的適用場景比較少，通用壓縮率較差。

LZ77是一種基于字典的算法，它將長字符串（也稱為短語）編碼成短小的標記，用小標記代替字典中的短語，從而達到壓縮的目的。LZ77算法的壓縮率、速度、內存消費都是中等，但是代碼復雜度較低，適用于MCU的使用。

LZO壓縮算法采用(重復長度L，指回距離D)代替當前已經(jīng)在歷史字符串中出現(xiàn)過的字符串。LZO致力于解壓速度，不同的參數(shù)下的LZO壓縮率不同。LZO內存消耗中等，解壓速度較快，壓縮速度較快，但是代碼復雜度較低，適用于Bootloader等追求壓縮率和解壓速度的場景。

性能排序

在實際應用中，不同的壓縮算法因為適用場景、數(shù)據(jù)類型、硬件平臺等因素的不同，其性能表現(xiàn)也會有所差異。以下是一些常見的壓縮算法按照一般趨勢的性能排序：

壓縮率（從高到低）：

有損壓縮：JPEG2000 > WebP > H.265 (HEVC) > H.264 (AVC) > JPEG

無損壓縮：FLIF > Brotli > Zstandard > LZMA (7-Zip) > DEFLATE (zlib)

壓縮速度（從快到慢）：

Snappy > LZ4 > Zstandard > Deflate (zlib) > Brotli

這里的快慢僅作為一般參考，具體情況因數(shù)據(jù)大小、數(shù)據(jù)類型、硬件性能等因素可能有所不同。

解壓速度（從快到慢）：

Snappy > LZ4 > Zstandard > Deflate (zlib) > Brotli

同樣，解壓速度也會受到實際場景的影響，不同算法適用于不同的應用需求。

內存消耗（從少到多）：

Snappy > LZ4 > Zstandard > Deflate (zlib) > Brotli

內存消耗較低的壓縮算法可以在受限制的環(huán)境下更好地工作，如嵌入式設備等。

壓縮算法代碼示例

以下是一個簡單的使用zlib庫進行數(shù)據(jù)壓縮和解壓縮的C語言示例代碼：

```c
```c
#include 
#include 
#include 
#include 
#define CHUNK 16384
int compress_data(unsigned char* data, int data_len, unsigned char* compressed_data, int* compressed_len) {
    z_stream strm;
    strm.zalloc = Z_NULL;
    strm.zfree = Z_NULL;
    strm.opaque = Z_NULL;
    if(deflateInit(&strm, Z_BEST_COMPRESSION) != Z_OK) {
        return -1;
    }
    strm.avail_in = data_len;
    strm.next_in = data;
    strm.avail_out = *compressed_len;
    strm.next_out = compressed_data;
    int ret = deflate(&strm, Z_FINISH);
    *compressed_len = strm.total_out;
    deflateEnd(&strm);
    return ret == Z_STREAM_END ? 0 : -1;
}
int decompress_data(unsigned char* compressed_data, int compressed_len, unsigned char* decompressed_data, int* decompressed_len) {
    z_stream strm;
    strm.zalloc = Z_NULL;
    strm.zfree = Z_NULL;
    strm.opaque = Z_NULL;
    if(inflateInit(&strm) != Z_OK) {
        return -1;
    }
    strm.avail_in = compressed_len;
    strm.next_in = compressed_data;
    strm.avail_out = *decompressed_len;
    strm.next_out = decompressed_data;
    int ret = inflate(&strm, Z_NO_FLUSH);
    *decompressed_len = strm.total_out;
    inflateEnd(&strm);
    return ret == Z_STREAM_END ? 0 : -1;
}
int main() {
    unsigned char data[] = "Hello, this is a test message!";
    int data_len = strlen(data);
    int compressed_size = compressBound(data_len);
    unsigned char compressed_data[compressed_size];
    int compressed_len = compressed_size;
    if(compress_data(data, data_len, compressed_data, &compressed_len) == 0) {
        printf("Data compressed successfully!n");
        printf("Compressed data size: %dn", compressed_len);
        unsigned char decompressed_data[data_len];
        int decompressed_len = data_len;
        
        if(decompress_data(compressed_data, compressed_len, decompressed_data, &decompressed_len) == 0) {
            printf("Data decompressed successfully!n");
            printf("Decompressed data: %sn", decompressed_data);
        } else {
            printf("Error decompressing data!n");
        }
    } else {
        printf("Error compressing data!n");
    }
    return 0;
}