compress算法

### 压缩算法概述

在计算机科学领域，压缩算法是指用于减少数据表示所需存储空间的技术[^2]。通过这些技术可以有效地降低文件大小，在传输过程中节省带宽并提高效率。

#### 主要分类

常见的压缩方法分为两大类：

- **无损压缩**：这种类型的压缩能够完全保留原始数据的所有细节，解压后的文件与原文件一致。典型代表有Huffman编码、LZW（Lempel-Ziv-Welch）、以及Deflate等。

Huffman 编码是一种基于字符频率统计的变长前缀编码方式，它给高频次出现的数据分配较短位数来实现整体长度缩短的目的[^3]。

- **有损压缩**：为了达到更高的压缩率而允许一定程度上的信息丢失，通常应用于图像、音频和视频等领域。JPEG图片格式就是利用离散余弦变换(DCT)去除视觉冗余从而减小尺寸的一个例子。

#### 实现原理

大多数现代压缩工具会结合多种不同的策略和技术以获得最佳效果。例如ZIP档案可能同时运用了哈夫曼树结构来进行静态字典构建，并采用滑动窗口机制处理重复模式匹配问题。

import zlib

data = b'This is a test string that will be compressed.'
compressed_data = zlib.compress(data)
print(f'Original size: {len(data)} bytes')
print(f'Compressed size: {len(compressed_data)} bytes')

decompressed_data = zlib.decompress(compressed_data)
assert decompressed_data == data, "Decompression failed"

此段Python代码展示了如何使用内置库`zlib`轻松完成简单的二进制流压缩操作及其逆过程——即恢复原来的内容不变形。