帮我生成ZigZag量化指标源码

ZigZag量化是一种数据压缩技术，主要用于高效地存储和传输大量二进制数据，特别适用于图像、音频等高密度数据。在编写其源码时，通常涉及位操作和数组处理。下面是一个简单的Python示例，展示如何生成ZigZag量化的基本逻辑：

def zigzag_quantize(data):
    n = len(data)
    quantized_data = bytearray()
    
    # ZigZag步进规则
    step = 1
    for i in range(0, n, 2 * step):
        if step == 1:  # Even positions (left to right)
            quantized_data.append(data[i])
        else:  # Odd positions (right to left)
            quantized_data.append(data[n - i - 1])

        step ^= 1  # Toggle the direction

    return quantized_data

# 使用例子
uncompressed_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]  # Your data array
quantized_data = zigzag_quantize(uncompressed_data)

这个函数接受一个原始数据列表作为输入，然后按照ZigZag顺序逐个添加到结果字节串中。注意这只是一个基础版本，实际应用可能需要考虑性能优化和错误处理。