数据压缩是通过一系列的算法和技术将原始数据转换为更紧凑的表示形式，以减少数据占用的存储空间。数据解压缩则是将压缩后的数据恢复到原始的表示形式。
Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法，通过构建Huffman树，将出现频率高的字符用短编码表示，出现频率低的字符用长编码表示，从而实现对数据的压缩。以下是Huffman压缩算法的详细流程： 统计字符频率：遍历待压缩的数据，统计每个字符出现的频率。 构建优先队列：将每个字符及其频率作为一个结点放入优先队列（或最小堆）中，根据字符频率构建一个按频率大小排序的优先队列。 构建Huffman树：不断地从优先队列中取出频率最小的两个结点，合并为一个新结点，并将新结点重新插入到优先队列中，直到队列只剩下一个结点，即Huffman树的根结点。 生成Huffman编码：通过遍历Huffman树，从根结点到每个叶子结点的路径上的左右分支分别对应编码0和1，根据路径生成每个字符的Huffman编码。 压缩数据：根据生成的Huffman编码，将待压缩数据中的每个字符替换为对应的Huffman编码，得到压缩后的数据。 存储压缩表：将字符与对应的Huffman编码关系存储为压缩表，以便解压缩时使用。 存储压缩数据：将压缩后的数据以二进制形式存储。 在解压缩时，需要根据存储的Huffman编码表和压缩数据，使用相同的Huffman树结构进行解码，将压缩数据解压缩成原始数据，并输出原始数据。 Huffman压缩算法的优势在于可以根据数据的特征自适应地确定编码，使得出现频率高的字符拥有更短的编码，从而实现高效的数据压缩。然而，Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳，适用于处理较大规模的数据压缩。
压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型：有损压缩和无损压缩。 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量，在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据，例如JPEG和MP3等格式。 无损压缩算法则能够完全还原原始数据，不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景，如文档、代码等，例如ZIP和GZIP等格式。 常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding（RLE）等。这些算法通过不同的方式对数据进行编码和解码，以实现数据压缩和解压缩的目的。
Go语言的设计包含了诸多安全策略，限制了可能导致程序运行出错的用法。编译时类型检查可以发现大多数类型不匹配的操作，例如两个字符串做减法的错误。字符串、map、slice和chan等所有的内置类型，都有严格的类型转换规则。
有一种简易压缩算法：针对全部为小写英文字母组成的字符串，将其中连续超过两个相同字母的部分压缩为连续个数加该字母，其他部分保持原样不变。 例如字符串aaabbccccd 经过压缩变成字符串 3abb4cd 请您编写解压函数,根据输入的字符串, 判断其是否为合法压缩过的字符串 若输入合法则输出解压缩后的字符串 否则输出字符串!error来报告错误
时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒 空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M
Redis是基于c语言编写的开源非关系型内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件，这么优秀的东西客定要一点一点的吃透它。
但是作为一名优秀的程序员可能不能只停留在只会用这五种类型进行crud工作，还是得深入了解这五种数据结构的底层原理。
面试中，redis也是很受面试官亲睐的一部分。我向在这里讲的是redis的底层数据结构，而不是你理解的五大数据结构。你有没有想过redis底层是怎样的数据结构呢，他们和我们java中的HashMap、List、等使用的数据结构有什么区别呢。
在 dotnet 可以使用 LZ4 这个无损的压缩算法，这个压缩算法的压缩率不高但是速度很快。这个库支持在 .NET Standard 1.6 .NET Core .NET Framework Mono Xamarin 和 UWP 运行
《E往无前》系列将着重展现腾讯云大数据ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 日志成本下降25%+！腾讯云大数据ES Lucene压缩编码深度优化大揭秘 导语：Lucene作为Elasticsearch的底层索引引擎，提供了灵活的数据检索能力。但在日志数据领域，Lucene现有的设计导致数据膨胀较为严重，本文介绍了关于Lucene底层文件格式的系统性优化思路。这些优化特
snappy算法是google开源的。该包是google使用go语言来实现的。项目地址如下：
（本文改自多媒体导论我课上做的演讲）转眼就暑假了，这一篇我在4月份准备写结果写了一半就坑到了现在，也是很真实。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。列存储，作为一种针对数据查询和数据分析设计的数据存储策略，在“大数据”越来越普及的今天可以说是相当地火热。相较于行存储，列存储的最大优势有二，其一就是查询涉及到数据库的哪几个列就读哪几个列，不读一点与查询不相关的列，大大减少了数据的读取，其二就是数据库数据分为多个独立的列来存储，相同数据类型的数据连续存储在一起，易于数据压缩，而这再次减少了数据的读取。以上正是列存储在处理数据查询和数据分析方面的天然优势，其中也有很多值得探讨的东西。关于前者，本博主涉其未深，不便胡说，倒是近日通过阅读些许文章晓得了几种列存中的数据压缩算法，可以写出来与众看客们分享一二三点。
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
从今天起，本人将会展开对Redis源码的学习，Redis的代码规模比较小，非常适合学习，是一份非常不错的学习资料，数了一下大概100个文件左右的样子，用的是C语言写的。希望最终能把他啃完吧，C语言好久
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无论使用何种编程语言，json格式的数据已被广泛应用，不论是数据的传输还是存储，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的json数据压缩技术（CJSON和HPack）的实现
数据结构从逻辑结构上可以分为：集合、线性表、树、图 集合中常用的数据结构是背包等。 线性表包括栈、链表、队列等。 树包括堆、二叉树、哈夫曼树等。 图包括有向图、无向图、最小生成树、最短路径等（就职于高德地图的算法工程师，图的知识必须完全掌握(ง •̀_•́)ง）。 背包、栈、链表和队列在之前的一篇博文《基础大扫荡——背包，栈，队列，链表一口气全弄懂》中介绍了一下。二叉树和堆在《面向程序员编程——精研排序算法》中的堆排序部分仔细介绍过。 图若在未来有机会用到我会去研究一下，目前为止我的经历中用到图结构
String在Redis底层是怎么存储的？这些数据类型在Redis中是怎么存放的？Redis快的原因就只有单线程和基于内存么？
对于long的处理（store and load），多数虚拟机的实现都是原子的jls17.7，没必要加volatile
这些数据类型在ClickHouse中具有不同的存储大小和特定的应用场景，用户可以根据需求选择合适的数据类型来存储和处理数据。
今天的文章来聊聊字符串。字符串是算法中非常非常重要的一个领域，涉及到大量的算法和数据结构，也是比赛场中的必出题之一。
这次为大家带来的是另外一个 PHP 的压缩扩展，当然也是非常冷门的一种压缩格式，所以使用的人会比较少，而且在 PHP 中提供的相关的函数也只是对字符串的编码与解码，并没有针对文件的操作。因此，就像 Bzip2 一样，我们也可以用它来进行一些加密传输的操作。
Redis，作为内存数据结构存储的佼佼者，其高性能表现一直备受赞誉。那么，Redis究竟是如何实现这一点的呢？接下来，我们将更深入地探讨其背后的关键技术，并提供进一步的优化策略。
作者：勇哥。已获作者授权发布。 原文地址： https://blog.csdn.net/qq646350979/article/details/79841556 前言 无论使用何种编程语言，json格式的数据已被广泛应用，不论是数据的传输还是存储，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的json数据压缩技术（CJSON和HPack）的实现（文章最后有
看过很多压缩相关的技术文章，大家都在讲各种压缩算法的技术实现原理及各压缩算法之间的压缩率的对比，哪个压缩算法好等等。这些技术文章非常好，可以指引我们在技术上不断钻研。本文将从另外一个大家讲的还比较少的角度，和大家一起探讨下如何在产品中使用好压缩算法。
由于制作免杀时经常要用到的一些加解密和字符串转换，经常要切换另一个项目或要打开另一个工具来进行加解密或转换，切换另一个项目非常麻烦，使用的工具又不能完全满足我的要求，还要自己进行调整，如果工具是java写的打开还会非常慢，于是我按照本人的习惯，将我制作免杀时经常要用到的一些功能集成到了一个小工具中，使用C++编写，使用起来小巧快速。
都是字符串字面常量，其中const char*表示这个指针指向的内存是只读的，不能修改里面的内容。
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ClickHouse 是最近比较热门的用于在线分析处理的（OLAP）[^1]数据存储，与我们常见的 MySQL、PostgreSQL 等传统的关系型数据库相比，ClickHouse、Hive 和 HBase 等用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储往往都会使用列式存储。
广告素材中，图片类素材都是以静态图片为主，缺少交互感和吸引力，可能导致点击率偏低。为此，腾讯广告多媒体AI团队使用AI技术在图片焦点区域生成动态效果，以提升点击率。在落地页中，如果是以视频的形式不但交互过重，并且影响页面加载速度。因此，需要在保证展示效果的前提下使用压缩比尽可能大的GIF来做落地页展示。
这个文章是我2013年6月写在博客里面的，翻出来挺有意思，MonetDB有很多技术值得学习。 1 架构： 三层软件架构： SQL front-end：前端SQL解析，数据模型优化，降低数据中间结果的总量，最后将SQL语句解析为MAL（MonetDB Assembly Language）。 Tactical-optimizers：一系列优化模块的集合，组成优化管道，这个模块提供功能从符号处理到实时数据分发和执行。 Columnar abstract-machine kernel:列式内核 2 MAL Mone
我：哦哦哦，还有HyperLogLog，bitMap，GeoHash，BloomFilter
本来这份ppt是打算在公司的FEConf大会上展示的，但是年初的新型冠状病毒疫情把这事儿给鸽了。话说16XX年春天，伦敦地区也爆发了一场惨绝人寰的鼠疫，然后牛顿大神在家隔离时宅出了包括二项式定理和微积分在内的一系列顶级学术成果，进而导致了人类第一次理论物理大爆发...
最近研究了一下脚本语言的混淆方法，比如 python，javascript等。脚本语言属于动态语言，代码大多无法直接编译成二进制机器码，发行脚本基本上相当于暴露源码，这对于一些商业应用是无法接受的。因此对脚本代码进行加固，成为很多应用的首选。代码加固的一项措施是代码混淆，增加逆向人员阅读代码逻辑的难度，拖延被破解的时间。
小 Q 想要给他的朋友发送一个神秘字符串，但是他发现字符串过于长了，于是小 Q 发明了一种压缩算法对字符串中重复的部分进行了压缩，对于字符串中连续的m个相同字符串S将会压缩为m|S，例如字符串ABCABCABC将会被压缩为[3|ABC]，现在小 Q 的同学收到了小 Q 发送过来的字符串，你能帮助他进行解压缩么？
Protocal Buffers是google推出的一种序列化协议。由于它的编码和解码的速度，已经编码后的大小控制的较好，因此它常常被用在RPC调用中，传递参数和结果。比如gRPC。
来源：esingchan - 博客园 链接：www.cnblogs.com/esingchan/p/3958962.html（点击尾部阅读原文前往） 最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序，觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结，数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科，在通信原理中，一般称为信源编码，在计算机科学里，一般称为数据压缩，两者本质上没啥区别，在数学家看来，都是映射。 一方面在进行通信的时候，有必要将待传输的数据进行压缩，以减少带宽需求；另一方面，计算机存储数据的时候，为了减少
Redis的5种常见数据结构：字符串(String)、列表(List)、散列(Hash)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)。这些都是Redis对外暴露的数据结构，本文将介绍这些数据结构的底层数据结构的实现。
除了上面这些压缩格式，像.jpg，.mp3，.avi这些，也都是有着压缩的作用，只不过跟上面.zip这些相比，它们执行的是有损压缩
“智能压缩”按照又拍云的说法是，同时支持 Gzip 和 Brotli 压缩算法。根据用于浏览器开启自动选择不同压缩方式。
OBJECT ENCODING key
HTTP压缩是指web服务器和浏览器之间压缩传输请求响应结果的方法，通过采用通用的压缩算法，将数据包压缩后进行传输，从而提升页面加载速度，给用户一个更好的体验。
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法，但是在 Redis 中，这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢？本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
近日，在了解 @vue/repl 相关内容，其通过 URL 进行数据存储，感觉思路惊奇，打开了新方式。
1、概述 ---- 相信使用过Redis 的各位同学都很清楚，Redis 是一个基于键值对（key-value）的分布式存储系统，与Memcached类似，却优于Memcached的一个高性能的key-value数据库。 在《Redis设计与实现》这样描述： Redis 数据库里面的每个键值对（key-value） 都是由对象（object）组成的： 数据库键总是一个字符串对象（string object）; 数据库的值则可以是字符串对象、列表对象（list）
空格：切换代码窗口的显示方式（在图形窗口与文本窗口之间切换） 窗口介绍：“View”–“open subviews”, 可以看到IDA的各个子窗口
对于列压缩选项，PostgreSQL 14提供了新的压缩方法LZ4。与TOAST中现有的PGLZ压缩方法相比，LZ4压缩更快。本文介绍如何使用整个选项，并和其他压缩算法进行性能比较。
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