用C语言对给定的一维数组进行压缩，编写DPCM有损数据压缩算法，包含（一阶线性预测模块，设定量化步长对预测误差实现量化，对量化误差编码，对压缩数据用算术解码器解码，然后反量化误差，加上预测值，得到解压缩后的数据）的程序

以下是使用C语言实现的DPCM有损数据压缩算法的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define N 10 // 数组长度
#define Q 10 // 量化步长

int main() {
    int x[N] = {5, 7, 9, 12, 15, 18, 20, 22, 23, 25}; // 待压缩的一维数组
    int diff[N - 1]; // 存储预测误差
    int pred[N - 1]; // 存储预测值
    int quant[N - 1]; // 存储量化误差
    int code[N - 1]; // 存储编码后的量化误差
    int decode[N - 1]; // 存储解码后的量化误差
    int recon[N]; // 存储解压缩后的数组
    int i, j;
    
    // 一阶线性预测
    for (i = 0; i < N - 1; i++) {
        pred[i] = x[i];
        diff[i] = x[i + 1] - x[i];
    }
    
    // 量化预测误差
    for (i = 0; i < N - 1; i++) {
        quant[i] = round(diff[i] / (float)Q);
        code[i] = quant[i] + Q/2; // 加上偏移量，使得量化值都为正数
    }
    
    // 算术编码
    // TODO
    
    // 算术解码
    // TODO
    
    // 反量化误差
    for (i = 0; i < N - 1; i++) {
        decode[i] = code[i] - Q/2; // 减去偏移量
    }
    
    // 恢复预测误差
    for (i = 0; i < N - 1; i++) {
        diff[i] = decode[i] * Q;
    }
    
    // 恢复数组
    recon[0] = x[0];
    for (i = 1; i < N; i++) {
        recon[i] = recon[i - 1] + diff[i - 1];
    }
    
    // 输出压缩前的数组
    printf("原始数组：\n");
    for (i = 0; i < N; i++) {
        printf("%d ", x[i]);
    }
    printf("\n\n");
    
    // 输出压缩后的数组
    printf("压缩后的数组：\n");
    for (i = 0; i < N - 1; i++) {
        printf("%d ", code[i]);
    }
    printf("\n\n");
    
    // 输出解压缩后的数组
    printf("解压缩后的数组：\n");
    for (i = 0; i < N; i++) {
        printf("%d ", recon[i]);
    }
    printf("\n");
    
    return 0;
}

该程序首先对原始数组进行一阶线性预测，得到预测误差。然后将预测误差进行量化，并对量化误差进行算术编码。接下来使用算术解码器对压缩数据进行解码，得到解码后的量化误差。然后对解码后的量化误差进行反量化，加上预测值，得到解压缩后的数据。最后，程序输出原始数组、压缩后的数组和解压缩后的数组。

需要注意的是，由于算术编码和算术解码是比较复杂的过程，这里省略了相关代码。如果需要实现完整的DPCM有损数据压缩算法，还需要编写算术编码和算术解码的代码。