【摘 要】
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自从20世纪70年代以来,人们提出了多种数学算法用于压缩文件.随着互联网革命和数据量的指数级增长,人们对寻找更有效的压缩方案的需求与日俱增.数据压缩是利用较少的字节包含
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自从20世纪70年代以来,人们提出了多种数学算法用于压缩文件.随着互联网革命和数据量的指数级增长,人们对寻找更有效的压缩方案的需求与日俱增.数据压缩是利用较少的字节包含与原始信息一样多的信息量,它主要是通过消除数据中存在的冗余和在数据编码中引入更好的方案(有时增加数据安全性)来实现.这个过程降低了数据存储的要求,从而减少了通信耗费并能更有效的利用现有的带宽.进一步,文件压缩可以减少能量损耗,从而有效地降低了费用.在本文中,我们回顾了几类无损数据压缩方案,包括Huffman LZ77,Deflate,Gzip和Barotli.我们对这几类方案在某些情形下进行了比较.总而言之,Brotli方案更适合作为网页,无线应用和离线压缩算法中的替代选择方案.考虑到缺乏对最新的压缩算法模型在公开文件中应用的研究,我们致力于研究Brotli算法在集成信息中的应用.同时我们提供了广泛且必要的知识去帮助读者更好的理解无损压缩算法是如何实现的.特别的,我们用R语言给出一个技术实现的实例.
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